Enfoques estadísticos para analizar un estudio a gran escala, con múltiples tratamientos y de evolución temporal, de pellets metálicos implantados en el músculo de un ratón
Wenjun Bao, Russell D. Wolfinger y Tzu-Ming Chu, SAS; Edward Perkins, Centro de Investigación y Desarrollo de Ingenieros del Ejército de EE. UU.; Desmond I. Bannon, Instituto de Salud Pública
En un estudio de evolución temporal de los efectos de un único pellet implantado (aleación de níquel, tungsteno/níquel/cobalto, tántalo o control) en ratones, se generaron más de 400 matrices de chips de esferas de expresión Illumina Sentrix MouseRef-8 v1.1 para evaluar el efecto de los tratamientos en los perfiles de expresión génica a lo largo del tiempo. Presentamos soluciones para varios desafíos del análisis de datos asociados con un conjunto de datos tan grande. Primero, la transformación: hay una cantidad significativa de genes con valores de intensidad negativos. Investigamos los enfoques de imputación de valores faltantes y de logaritmo desplazado. Segundo, la normalización: hay un efecto de lote obvio asociado con la fecha de finalización de la preparación de la muestra del microarray. Exploramos diferentes métodos de normalización, incluida la corrección del perfil de lote agrupado (GBP). Tercero, los genes expresados diferencialmente: utilizamos un enfoque ANOVA de modelo mixto para probar sus diferencias.
