Estatística Aplicada e Biometria
URI permanente para esta coleçãohttps://locus.ufv.br/handle/123456789/195
Navegar
1 resultados
Resultados da Pesquisa
Item Análise de dados de RNA-Seq com diferentes números de fatores e repetições(Universidade Federal de Viçosa, 2015-07-22) Souza, Vladimir Barbosa Carlos de; Peternelli, Luiz Alexandre; http://lattes.cnpq.br/7804746265517309A tecnologia RNA-Seq mostrou-se ser revolucionária para o estudo de expressão gênica. Porém, mais estudos na literatura sobre a análise de dados de RNA-Seq são necessários, até mesmo porque se trata de um método de elevado custo. Devido a este alto custo, é importante o aproveitamento das amostras disponíveis para concluir sobre mais fatores e suas interações. Este trabalho tem como objetivo realizar um comparativo do desempenho da análise de identificação de DEGs (genes diferencialmente expressos) em experimentos com diferentes números de fatores e repetições, mas todos com o mesmo número de amostras, ou seja, com o mesmo custo. Para as análises, foram simulados conjuntos de dados provenientes de experimentos com diferentes números de fatores e repetições. Para a realização dessas simulações foi utilizado o pacote TCC, desenvolvido para o software livre R, para a normalização dos dados também foi utilizado o TCC, e para a identificação dos DEGs foi utilizado o pacote DESeq, também desenvolvido para o R. Por último, o desempenho das análises de cada experimento foi calculado utilizando-se curvas ROC (Receiver Operating Characteristics), usando-se o pacote ROCR, também disponível para o R. Após o cumprimento da metodologia, pôde-se observar que, na ausência de interação entre fatores, não ocorre perda de desempenho das análises ao adicionar mais fatores, e, quando existe interação entre fatores, ocorre essa perda. Portanto, o uso de mais fatores, ao custo de se ter menos repetições, pode ser vantajoso.