Statistische Ansätze zur Analyse einer großen, mehrstufigen Zeitverlaufsstudie mit in den Muskel von Mäusen implantierten Metallpellets
Wenjun Bao, Russell D. Wolfinger und Tzu-Ming Chu, SAS; Edward Perkins, Forschungs- und Entwicklungszentrum für Ingenieure der US-Armee; Desmond I. Bannon, Institut für öffentliche Gesundheit
In einer Zeitverlaufsstudie der Auswirkungen eines einzelnen implantierten Pellets (Nickel, Wolfram/Nickel/Kobalt-Legierung, Tantal oder Kontrolle) bei Mäusen wurden über 400 Illumina Sentrix MouseRef-8 v1.1 Expression Bead Chip Arrays erzeugt, um die Wirkung der Behandlungen auf die Genexpressionsprofile im Zeitverlauf zu beurteilen. Wir präsentieren Lösungen für mehrere Herausforderungen der Datenanalyse, die mit einem so großen Datensatz verbunden sind. Erstens, Transformation: Es gibt eine beträchtliche Anzahl von Genen mit negativen Intensitätswerten. Wir untersuchten Ansätze zur Imputation mit verschobenem Log und fehlenden Werten. Zweitens, Normalisierung: Es gibt einen offensichtlichen Batch-Effekt, der mit dem Abschlussdatum der Microarray-Probenvorbereitung zusammenhängt. Wir untersuchten verschiedene Normalisierungsmethoden, darunter die Korrektur von gruppierten Batch-Profilen (GBP). Drittens, differentiell exprimierte Gene: Wir verwendeten einen gemischten ANOVA-Ansatz, um ihre Unterschiede zu testen.
