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贝叶斯层次模型%基因共表达分析%基因共表达动力学%液体关联%meta分析( bayesian hierarchical model%gene coexpression analysis%gene coexpression dynamics%liquid association%meta-analysis )
G Tyler Kinzy K Timothy Starr C George Tseng Yen-Yi bayesian hierarchical model gene coexpression analysis gene coexpression dynamics liquid association meta-analysis
探索遗传相互作用的方法已经发展起来，试图超越单基因分析。由于生物分子在不同的细胞条件下参与不同的过程，研究不同生物条件下基因共表达模式的变化可以揭示重要的调控机制。其中一种捕捉基因共表达动态的方法称为液体关联(LA),它量化了两个基因之间的共表达由第三个“协调器”基因调节的关系。LA测度为研究基因共表达变化提供了一个自然的框架，并被越来越多地应用于研究基因间的调控网络。随着大量公开可用的基因表达数据，有必要为LA分析开发一个元分析框架。在本文中，我们在建立相关模型时引入了混合效应，以解释研究间的异质性。对于LA的统计推断，我们通过贝叶斯分层框架开发了马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)估计过程。我们在一组模拟中评估了所提出的方法，并在两组实验数据集中说明了它们的使用。第一个数据集结合了10个胰腺导管腺癌基因表达研究，以确定可能的协调基因USP9X在Hippo通路中的作用。第二个实验数据集包括907个基因表达微阵列大肠杆菌实验，这些基因表达微阵列来自多项研究，可通过许多微生物微阵列数据库网站(http://m3d.bu.edu/)公开，并检查了在协调基因LRP存在下与血清共表达的基因。
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