DSpace Repository

การเปรียบเทียบวิธีการวิเคราะห์ความสำคัญของกลุ่มยีนและวิธีการถดถอยโลจิสติกทวิภาคในการหาความสัมพันธ์ระหว่างเซตของยีนและฟีโนไทป์แบบทวิภาค

Show simple item record

dc.contributor.advisor วิฐรา พึ่งพาพงศ์ en_US
dc.contributor.author สุธิภาส สิงห์เรือง en_US
dc.contributor.other จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี en_US
dc.date.accessioned 2016-12-01T08:09:59Z
dc.date.available 2016-12-01T08:09:59Z
dc.date.issued 2558 en_US
dc.identifier.uri http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/50580
dc.description วิทยานิพนธ์ (วท.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2558 en_US
dc.description.abstract งานวิจัยฉบับนี้มีวัตถุประสงค์ เพื่อศึกษาและเปรียบเทียบวิธีการวิเคราะห์ความสำคัญของกลุ่มยีน และการถดถอยโลจิสติกทวิภาค ในการหาค่า p-value ของแต่ละเซตยีน โดยคำนึงถึงความสัมพันธ์และการทำงานร่วมกันเป็นเซตของยีนเป็นหลัก โดยการศึกษานี้จะเปรียบเทียบประสิทธิภาพ จากการวิเคราะห์ข้อมูลจำลองทั้งในกรณีที่ข้อมูลมีขนาดตัวอย่างมากกว่าจำนวนของยีนหรือตัวแปรอิสระ และกรณีที่ข้อมูลมีขนาดตัวอย่างน้อยกว่าจำนวนของตัวแปรอิสระ หรือที่เรียกว่า “ข้อมูลที่มีมิติสูง” ในขอบเขตการศึกษาต่างๆกัน ในงานวิจัยนี้จะเปรียบเทียบค่าอัตราความผิดพลาดรวม และค่าอำนาจในการทดสอบเพื่อวัดประสิทธิภาพจากวิธีทั้งสอง จากการศึกษาภายใต้ขอบเขตดังกล่าวผลปรากฏว่าวิธีการถดถอยโลจิสติกทวิภาค มีค่าอำนาจการทดสอบ(เฉลี่ย)สูง ในกรณีขนาดตัวอย่างมากกว่าจำนวนของตัวแปรอิสระ ในขณะที่วิธีการวิเคราะห์ความสำคัญของกลุ่มยีนมีค่าอำนาจการทดสอบ(เฉลี่ย)สูง ในกรณีขนาดตัวอย่างน้อยกว่าจำนวนของตัวแปรอิสระ แต่เมื่อพิจารณาถึงการวัดประสิทธิภาพจากค่าอัตราความผิดพลาดรวม พบว่าวิธีการวิเคราะห์ความสำคัญของกลุ่มยีนมีค่าต่ำ สำหรับกรณีขนาดตัวอย่างมากกว่าจำนวนของตัวแปรอิสระ ในขณะที่วิธีการถดถอยโลจิสติกทวิภาค มีค่าต่ำสำหรับกรณีขนาดตัวอย่างน้อยกว่าจำนวนของตัวแปรอิสระ en_US
dc.description.abstractalternative This research is aimed to study and compare Gene Set Enrichment Analysis method and binary logistic regression in finding p-values of each gene set. Here we consider the relationship and collaboration among genes in each gene set. In this study, the performance of two methods are compared using simulated data in two cases: (i) sample size is larger than the number of genes or independent variables (ii) sample size is smaller than the number of independent variables which is called “high-dimensional data”. The performance of two methods are compared in terms of the family wise error rate and the power of test. Results from simulation suggest that the binary logistic regression has larger power than the Gene Set Enrichment Analysis when sample size is larger than the number of independent variables while the Gene Set Enrichment Analysis has larger power when the data is high-dimensional. However, in terms of family-wise error rate, the Gene Set Enrichment Analysis is better than the binary logistic regression in case of low-dimensional data while the binary logistic regression is superior in case of high-dimensional data. en_US
dc.language.iso th en_US
dc.publisher จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย en_US
dc.relation.uri http://doi.org/10.14457/CU.the.2015.974
dc.rights จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย en_US
dc.subject ยีน
dc.subject การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติก
dc.subject Genes
dc.subject Logistic regression analysis
dc.title การเปรียบเทียบวิธีการวิเคราะห์ความสำคัญของกลุ่มยีนและวิธีการถดถอยโลจิสติกทวิภาคในการหาความสัมพันธ์ระหว่างเซตของยีนและฟีโนไทป์แบบทวิภาค en_US
dc.title.alternative A comparison of gene set enrichment analysis and binary logistic regression for investigating the relationship between gene sets and a binary phenotype en_US
dc.type Thesis en_US
dc.degree.name วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต en_US
dc.degree.level ปริญญาโท en_US
dc.degree.discipline สถิติ en_US
dc.degree.grantor จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย en_US
dc.email.advisor Vitara.P@Chula.ac.th,vitara@cbs.chula.ac.th en_US
dc.identifier.DOI 10.14457/CU.the.2015.974


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record