Statistische Ansätze zur Analyse einer großen, zeitaufwändigen Studie mit mehreren Behandlungen von Metallpellets, die in den Mäusemuskel implantiert wurden
Wenjun Bao, Russell D. Wolfinger und Tzu-Ming Chu, SAS; Edward Perkins, Forschungs- und Entwicklungszentrum der US Army Engineer; Desmond I. Bannon, Institut für öffentliche Gesundheit
In einer Zeitstudienstudie der Auswirkungen eines einzelnen implantierten Pellets (Nickel, Wolfram / Nickel / Kobalt-Legierung, Tantal oder Kontrolle) in Mäusen wurden über 400 Illumina Sentrix MouseRef-8 v1.1-Expressionsperlenchip-Arrays erstellt, um die Auswirkungen zu bewerten Auswirkungen von Behandlungen auf Genexpressionsprofile im Zeitverlauf. Wir präsentieren Lösungen für verschiedene Datenanalyseprobleme, die mit einem so großen Datensatz verbunden sind. Erstens Transformation: Es gibt eine signifikante Anzahl von Genen mit negativen Intensitätswerten. Wir untersuchten verschobene Logarithmen und Annahmen für fehlende Imputation. Zweitens Normalisierung: Es gibt einen offensichtlichen Batch-Effekt, der mit dem Datum der vollständigen Vorbereitung der Microarray-Probenvorbereitung zusammenhängt. Wir haben verschiedene Normalisierungsmethoden ausprobiert, einschließlich der Korrektur des Grouped-Batch-Profils (GBP). Drittens differenziell exprimierte Gene: Wir haben einen gemischten ANOVA-Ansatz verwendet, um ihre Unterschiede zu testen.
