ABSTRACT Microarray experiment används nu rutinmässigt för att samla in storskaliga tidsseriedata, till exempel för att övervaka genuttryck under cellcykeln. Statistisk analys av dessa data innebär många utmaningar, varav en är att det är svårt att korrekt identifiera undergruppen av gener med en tydlig periodisk signatur. Detta har lett till ett kontroversiellt argument när det gäller lämpligheten av både tillgängliga metoder och aktuella mikroarray data. Metoder: Vi introducerar två enkla men effektiva statistiska metoder för signaldetektering och genval i genuttryck tidsseriedata. För det första föreslår vi den genomsnittliga periodogrammet som en undersökande anordning för grafisk bedömning av förekomsten av periodiska transkript i data. För det andra beskriver vi ett exakt statistiskt test för att identifiera periodiskt uttryckta gener som gör att man kan skilja periodiska från rent slumpmässiga processer. Denna identifieringsmetod är baserad på den så kallade g-statistik och använder den falska upptäcktsfrekvensen för flera tester. Resultat: Med hjälp av simulerade data visas att den föreslagna metoden kan identifiera cellcykelaktiverade gener i en genuttrycksdatauppsättning även om antalet cykliska gener är mycket litet och oavsett förekomsten av en dominerande icke-periodisk komponent i data. Därefter omprövar vi 12 stora tidsseriedata för mikroarray (delvis kontroversiellt diskuterade) från jäst, mänskliga fibroblaster, mänskliga HeLa och bakterieceller. Baserat på den statistiska analysen visar det sig att en majoritet av dessa datamängder innehöll små eller inga statistiska signifikanta bevis för gener med periodisk variation kopplad till regleringen av cellcykeln. Å andra sidan, för de återstående data metoden utökar katalogen av tidigare kända cell-cykel-specifika transkript genom att identifiera ytterligare periodiska gener som inte finns med andra metoder. Problemet med att skilja periodicitet på grund av generisk cellcykelaktivitet och artefakter från synkronisering diskuteras också.
REF presenterade statistiska metoder för att identifiera periodiskt uttryckta gener och tillämpade dem (separat) på människor och jäst.
Identifying periodically expressed transcripts in microarray time series data
{'venue': 'Bioinform.', 'journal': 'Bioinform.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}