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Statistical framework for phylogenomic analysis of gene family expression profiles.

机译:基因家族表达谱的系统生物学分析的统计框架。

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摘要

Microarray technology has produced massive expression data that are invaluable for investigating the genome-wide evolutionary pattern of gene expression. To this end, phylogenetic expression analysis is highly desirable. On the basis of the Brownian process, we developed a statistical framework (called the E(0) model), assuming the independent expression of evolution between lineages. Several evolutionary mechanisms are integrated to characterize the pattern of expression diversity after gene duplications, including gradual drift and dramatic shift (punctuated equilibrium). When the phylogeny of a gene family is given, we show that the likelihood function follows a multivariate normal distribution; the variance-covariance matrix is determined by the phylogenetic topology and evolutionary parameters. Maximum-likelihood methods for multiple microarray experiments are developed, and likelihood-ratio tests are designed for testing the evolutionary pattern of gene expression. To reconstruct the evolutionary trace of expression diversity after gene (or genome) duplications, we developed a Bayesian-based method and use the posterior mean as predictors. Potential applications in evolutionary genomics are discussed.
机译:微阵列技术已经产生了大量的表达数据,这些数据对于研究基因表达的全基因组进化模式具有不可估量的价值。为此,非常需要系统发育表达分析。在布朗过程的基础上,我们建立了统计框架(称为E(0)模型),假设谱系之间的进化独立表达。整合了几种进化机制来表征基因复制后表达多样性的模式,包括逐渐漂移和剧烈移动(标点平衡)。当给出一个基因家族的系统发育史时,我们表明似然函数遵循多元正态分布。方差-协方差矩阵由系统发育拓扑和进化参数确定。开发了用于多个微阵列实验的最大似然方法,并设计了似然比测试来测试基因表达的进化模式。为了重建基因(或基因组)重复后表达多样性的进化轨迹,我们开发了一种基于贝叶斯的方法并将后验均值用作预测因子。讨论了在进化基因组学中的潜在应用。

著录项

  • 作者

    Gu, Xun;

  • 作者单位
  • 年度 2004
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类

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