ABSTRACT Motivering: Flera statistiska metoder som kombinerar analys av differentialgenuttryck med biologiska kunskapsdatabaser har föreslagits för en snabbare tolkning av uttrycksdata. Men, de flesta sådana metoder är baserade på en serie av univariata statistiska tester och inte korrekt redogöra för den komplexa strukturen av geninteraktioner. Resultat: Vi presenterar en enkel men effektiv multivariat statistisk procedur för att bedöma korrelationen mellan en subrymd definierad av en grupp gener och en binär fenotyp. Ett subrymdsutrymme anses vara signifikant om de prover som motsvarar olika fenotyper är väl åtskilda i det subrymdsutrymmet. Separationen mäts med hjälp av Hotellings T 2-statistik, som fångar subrymdens kovariansstruktur. När subrymdens dimension är större än provtagningsutrymmets, projicerar vi den ursprungliga datan till en mindre ortonormal subrymd. Vi använder denna metod för att söka genom funktionella väg subrymder definieras av Reactome, KEGG, BioCarta och Gene Ontology. För att demonstrera dess prestanda, tillämpar vi denna metod på data från två publicerade studier, och visualisera resultaten i huvudkomponenten utrymme.
Kong m.fl. REF använde Hotellings T 2-statistik för att testa association av gener i uppsättningen med den binära fenotypen.
A multivariate approach for integrating genome-wide expression data and biological knowledge
{'venue': 'Bioinformatics', 'journal': 'Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}