dc.contributor.author
Scheid, Stefanie Christina
dc.date.accessioned
2018-06-08T01:42:16Z
dc.date.available
2006-12-06T00:00:00.649Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/13752
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-17950
dc.description
Title, Preface, Notation and abbreviations
1 Motivation and outline
2 Introduction to microarray data
2.1 Outline
2.2 Microarray data
2.3 Preprocessing microarray data
2.4 Assessing differential gene expression
3 A review on false discovery rates
3.1 Introduction and outline
3.2 The false discovery rate
3.3 Pitfalls of global false discovery rates
3.4 A local measure of significance
3.5 Estimating the proportion of non-induced genes
4 Exemplary data sets
4.1 Outline
4.2 Six microarray comparisons on cancer
4.3 Exploring differential expression
4.4 Comparison of pooled and gene-wise p-values
5 A novel estimator of the local false discovery rate
5.1 Outline
5.2 A stochastic downhill search approach
5.3 Calibration of the regularization parameter
5.4 Fine-tuning
5.5 Features and applications
5.6 Simulation and results
5.7 Implementation and runtime evaluation
6 Permutation filtering
6.1 Introduction and outline
6.2 Artifacts in real data
6.3 A stochastic filtering approach
6.4 Benefits of filtering
7 Summary and discussion
Bibliography
Appendix
dc.description.abstract
This thesis addresses two interesting problems of multiple testing in high-
dimensional gene expression data:
1\. The local false discovery rate.
2\. The permutation test.
The false discovery rate (FDR) has been "rediscovered" as a suitable measure
of significance for microarray data. The local FDR is not a natural extension
of FDR but follows a substantially different concept. The first part of this
thesis introduces the theory of FDRs together with a stochastical search
algorithm, which estimates the local FDR well. The second part of this thesis
deals with artifacts that arise if permutation testing is applied to
biological data such as gene expression data. We introduce a novel approach to
remove artifacts due to hidden confounders by using an appealingly simple
algorithm.
de
dc.description.abstract
In der vorliegenden Arbeit werden zwei Aspekte des multiplen Testproblems auf
hoch-dimensionalen Genexpressionsdaten behandelt:
1\. Die Lokale False Discovery Rate.
2\. Der Permutationstest.
Die False Discovery Rate (FDR) wurde im Zusammenhang mit Microarraydaten als
geeignetes Signifikanzmaß "wiederentdeckt". Die lokale FDR ist jedoch keine
Erweiterung der FDR. Tatsächlich liegen der FDR und der lokalen FDR
grundsätzlich verschiedene Ansätze zugrunde. Der erste Teil der Dissertation
gibt eine Einführung in die Theorie der FDRs und stellt einen stochastischen
Suchalgorithmus vor, der gute Schätzer für die lokale FDR liefert. Der zweite
Teil der Arbeit behandelt Artefakte, die beim Anwenden eines Permutationstests
auf biologischen Daten entstehen können. Es wird ein neuer Lösungsweg
vorgeschlagen, wie Artefakte vermieden werden können, die durch versteckte
Kovariablen entstehen.
de
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject
Local False Discovery Rate
dc.subject
Permutation Test
dc.subject
Microarray Data
dc.subject.ddc
500 Naturwissenschaften und Mathematik::510 Mathematik::510 Mathematik
dc.title
Novel Concepts for the Significance Analysis of Microarray Data
dc.contributor.firstReferee
Prof. Dr. Martin Vingron
dc.contributor.furtherReferee
Prof. Dr. Reinhard Meister
dc.date.accepted
2006-10-27
dc.date.embargoEnd
2006-12-08
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000002403-8
dc.title.translated
Neue Konzepte für die Signifikanzanalyse von Microarraydaten
de
refubium.affiliation
Mathematik und Informatik
de
refubium.mycore.fudocsId
FUDISS_thesis_000000002403
refubium.mycore.transfer
http://www.diss.fu-berlin.de/2006/643/
refubium.mycore.derivateId
FUDISS_derivate_000000002403
dcterms.accessRights.dnb
free
dcterms.accessRights.openaire
open access