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Efficiency and Robustness Issues in Complex Statistical Designs for Two-Color Microarray Experiments

dc.contributor.advisorBrunner, Edgar Prof. Dr.de
dc.contributor.authorLatif, Abu Hena M Mahbub-ulde
dc.date.accessioned2005-12-27T15:27:47Zde
dc.date.accessioned2013-01-18T13:22:31Zde
dc.date.available2013-01-30T23:51:07Zde
dc.date.issued2005-12-27de
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B400-8de
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-2520
dc.description.abstractIdentifikation unterschiedlich exprimierter Gene ist eines der wichtigsten Ziele eines Microarray-Experimentes. Die Verwendung eines effizienten Designs in einem Microarray-Experiment kann die Power des statistischen Verfahrens erhöhen. Neben der Effizienz ist auch die Robustheit eine wichtige Frage bei der Auswahl guter Microarray-Designs vor allem aufgrund der vielen fehlenden Werte, die bei Microarray-Exprimenten auftreten. In dieser Dissertation wird das $E$-Optimalitaetskriterium als Effizienz-Ma\ss genutzt und drei weitere Kriterien werden vorgestellt, anhand derer die Robustheit eines Microarray-Designs quantifiziert werden soll.Fuer eine gegebene Anzahl von vorhandenen Arrays und Behandlungsmodalitaeten koennen verschiedene Microarray-Designs betrachtet werden. Die Zahl moeglicher Designs kann sehr gross sein. Deshalb ist eine vollstaendige Analyse der Effizienz und Robustheit rechentechnisch undurchführbar. Aus diesem Grund wird eine Methode vorgeschlagen, die auf einem genetischen Algorithmus basiert. Damit werden gute Microarray-Designs fuer eine gegebene Anzahl von Fragen ausgewaehlt. Diese Methode kann zur Auswahl guter Designs sowohl für das ein- als auch zwei-faktorielle Experiment verwendet werden. Zudem wird die Anwendung beider Kriterien, des Effizienz- und des Robustheitskriteriums, bei der Design-Auswahl demonstriert. Effiziente und robuste Designs werden fuer ein faktorielles Experiment mit verschiedenen Array Anzahlen beispielhaft durchgerechnet.de
dc.format.mimetypeapplication/pdfde
dc.language.isoengde
dc.rights.urihttp://webdoc.sub.gwdg.de/diss/copyr_diss.htmlde
dc.titleEfficiency and Robustness Issues in Complex Statistical Designs for Two-Color Microarray Experimentsde
dc.typedoctoralThesisde
dc.title.translatedEfficiency and Robustness Issues in Complex Statistical Designs for Two-Color Microarray Experimentsde
dc.contributor.refereeDenker, Manfred Prof. Dr.de
dc.date.examination2005-11-09de
dc.subject.dnb510 Mathematikde
dc.description.abstractengIdentifying differentially expressed genes is one of the common goals of microarray experiments. The use of an efficient design in microarray experiments can improve the power of the inferential procedure. Besides efficiency, robustness considerations should also be considered in selecting good microarray designs because missing observations often occur in the microarray experiments. In this dissertation, $E$--optimality criterion is used as the efficiency criterion and three robustness criteria are proposed to quantify the robustness of a microarray design.For a given number of available arrays and number of treatment conditions, different microarray designs can be considered. The number of possible designs could be very large and thus a complete analysis of efficiency and robustness considerations could be computationally infeasible. A genetic algorithm based method is suggested for selecting good microarray designs for a set of given research questions. This method can be used to find good designs for both the one--way and two--factor factorial experiments. The use of both the efficiency and robustness criteria in the search procedure is also proposed. As an example, efficient and robust designs for the factorial experiments are reported for different numbers of arrays.de
dc.subject.topicMathematics and Computer Sciencede
dc.subject.gerMicroarray Experimentede
dc.subject.gerExperimentelle Designsde
dc.subject.gerEffizienz-Kriteriumde
dc.subject.gerRobustheits-Kriteriumde
dc.subject.engMicroarray Experimentsde
dc.subject.engExperimental Designsde
dc.subject.engEfficiency Criteriade
dc.subject.engRobustness Criteriade
dc.subject.bk31.73de
dc.subject.bk42.11de
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-webdoc-625-7de
dc.identifier.purlwebdoc-625de
dc.affiliation.instituteFakultät für Mathematik und Informatikde
dc.subject.gokfullEGC 000: General reference works {Statistics}de
dc.subject.gokfullEJCB 150: General biostatistics {Mathematical biology in general}de
dc.identifier.ppn512768528de


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