Applications des modèles de mélange bêta en bioinformatique

RAPPORT : Nous proposons une approche par modèle de mélange bêta pour résoudre une variété de problèmes liés aux corrélations des niveaux d'expression génique. Par exemple, dans les méta-analyses de jeux de données d'expression génique par microarray, une valeur seuil des coefficients de corrélation pour les niveaux d'expression génique est utilisée pour décider si les niveaux d'expression génique sont fortement corrélés entre les études. Des valeurs seuil ad hoc telles que 0,5 sont souvent utilisées. Dans cet article, nous utilisons une approche par modèle de mélange bêta pour diviser les coefficients de corrélation en plusieurs populations afin que les coefficients de corrélation élevés puissent être identifiés. Une autre application importante de la méthode proposée est de trouver des gènes co-exprimés. Deux exemples sont fournis pour illustrer les deux applications. À travers notre analyse, nous découvrons également que les critères de sélection de modèle populaires BIC et AIC ne conviennent pas au modèle de mélange bêta. Pour déterminer le nombre de composants dans le modèle de mélange, nous suggérons un critère alternatif, ICL-BIC, qui s'avère être plus performant pour sélectionner le bon modèle de mélange. INFORMATIONS SUPPLÉMENTAIRES : http://odin.mdacc.tmc.edu/~yuanj/highcorgeneanno.html.