Contrastes de Hipótesis Múltiples Bajo Dependencia con Aplicación a los Microarraysuna Aproximación Bayesiana

  1. Elisa da Conceição, Jose Maria
Dirigida por:
  1. Luis Sanz San Miguel Director
  2. Isabel Salazar Mendoza Directora

Universidad de defensa: Universidad Complutense de Madrid

Fecha de defensa: 18 de diciembre de 2020

Departamento:
  1. Producción Animal

Tipo: Tesis

Resumen

Muchos experimentos requieren contrastar simultáneamente un elevado número de hipótesis. Un ejemplo son los experimentos con microarrays de ADN en el campo de la genómica, donde es habitual analizar simultáneamente un gran número de genes con la finalidad de identificar cuáles de ellos se expresan de manera diferencial bajo dos condiciones experimentales. Uno de los problemas que se presentan en este contexto, además de la necesidad de contrastar simultáneamente un elevado número de hipótesis, uno para cada gen, es cómo modelar la dependencia que suele existir en el nivel de expresión entre los genes. La literatura al respecto es extensa, sin embargo, los procedimientos propuestos, en gran parte desde un punto de vista frecuentista y bajo el supuesto de independencia, no resuelven, en general, todos los problemas planteados anteriormente. El objetivo principal de esta tesis es la identificación de genes con expresión diferencial bajo dos condiciones de tratamiento distintas e independientes y bajo dependencia en el nivel de expresión de los genes. Para ello, se propone un procedimiento bayesiano en el que la dependencia se modela mediante funciones cópulas...