DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA

INSTITUTO DE CÁLCULO

FCEyN UBA

Aspectos estadísticos de

Microarreglos

1er. Cuatrimestre 2010

Objetivos

• Desarrollar en el/a alumno/a la capacidad de analizar en forma crítica los métodos propuestos.
• Realizar comparaciones de entre los métodos utilizados en los inicios de estas tecnología, los actuales y las nuevas propuestas, teniendo presente sus supuestos y limitaciones.
• Discutir publicaciones seleccionadas.
• Capacitar al alumno en el uso de un software flexible que permita implementar nuevos procedimientos.

Programa

1. Revisión de temas de biología molecular. Dogma central de la biología molecular. ARN mensajero. Transcriptoma. Nivel de expresión.

2. Hibridación y desnaturalización. Microarreglos.

3. Obtención y procesamiento de la imagen de un microarreglo. Datos crudos.

4. Diseño del experimento. Fuentes de sesgo. Aleatorización. Controles locales.

5. Diseño de las sondas (probes) y diseño de las muestras dentro de cada arreglo. Controles potenciales para normalización.

6. Tipos de muestras. Replicación, técnica, biológica. Muestras individuales vs. muestras combinadas. Muestras combinadas vs. muestras amplificadas.

7. Diseño entre arreglos. Comparaciones directas, indirectas y diseño de loop. Evaluación del diseño.

8. Revisión de procedimientos básicos en R. Estructura de datos en R. Estructura de datos de microarreglos. Bioconductor.

9. Lectura de datos. Representación gráfica de datos de experimentos de microarreglos. Ma plot.

10. Modelos de Regresión - Suavizado.

11. Medidas del nivel de expresión de los genes para microarreglos de dos canales. Métodos de normalización. Dentro y entre microarreglos. Visualización de los resultados de la normalización.

12. Selección de genes expresados diferencialmente.

13. Cuantificación y normalización en datos microchips de un canal.

14. Tests múltiples. Tipos de errores.

15. Comparación de métodos de selección de genes candidatos a estar expresados diferencialmente.

16. Análisis de genes corregulados: Gene set enrichment analysis.

17. Nuevos desafíos estadísticos en el análisis de datos genómicos masivos provenientes de secuenciadores de ultra velocidad.

Bibliografía

Analyzing Microarray Gene Expression Data. G. McLachlan, K. Do, C. Ambroise. Wiley 2004.

Bioinformatics and Computational Biology Solutions Using R and Bioconductor Editado por R.  Gentleman, V. Carey, W. Huber, R. Irizarry, y S. Dudoit (2005).
Springer.

Statistical Analysis of Gene Expression Data.

Editado por T. Speed. (2003).

Chapman&Hall

Microarray Analysis.

M. Schena (2003).

Wiley

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