Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/2445/171961
Title: Statistical significance of ratios on a biological environment
Author: Paré Estalella, Cristina
Director/Tutor: Civit Vives, Sergi
Vilardell, Mireia
Keywords: Biologia molecular
Estadística bayesiana
Estadística
Treballs de fi de grau
Molecular biology
Bayesian statistical decision theory
Statistics
Bachelor's thesis
Issue Date: Jun-2020
Abstract: [eng] Polymerase Chain Reaction (PCR) and its variants such as the qPCR, among many others, are molecular biology techniques highly used in biomedical research to compare the relative expression (RE) of a group against a control group. Even it’s freqüent use, the statistical analysis of the data is still a reason for disagreement between labs and research groups. This is due to the ratiometric data that, in most cases, assuming an underlying probability distribution can be difficult to objectify due to the data’s characteristics and the small sample size. In this project, we will present two statistical methodologies for the analysis of the RE obtained in qPCR, and they can be applied to other techniques that have as an output ratiometric data. These techniques are based on Bootstrap and Bayesian methodologies and we will perform a simulation study to identify how they perform under different circumstances and which one has a better result. We will arrive to the conclusion that, taking into account performance and computational cost, it’s better to use the Bayesian methodology exclusively for small size samples where the performance difference between the two methodologies is notable, and opt for Bootstrap technique when working with medium and large size samples.
[cat] La reacció en cadena de la polimerasa i les seves variants com el qPCR, entre moltes altres, són tècniques de la biologia molecular molt utilitzades en la recerca biomèdica per a comparar l’expressió relativa (RE) d’un grup respecte al grup de control. Tot i l’alta freqüència d’ús d’aquestes tècniques, l’anàlisi estadístic de les dades és encara un motiu de desacord entre laboratoris i grups de recerca. Això es deu a la naturalesa de les dades que són ratis i, juntament amb la grandària mostral petita, provoca que en molts casos sigui difícil d’assumir que hi ha una distribució de probabilitat subjacent. En aquest projecte es presentaran dos mètodes estadístics per a l’anàlisi dels RE obtinguts del qPCR i que també poden ser utilitzats per a l’anàlisi de dades d’altres tècniques amb outputs similars. Aquests mètodes es basaran en la tècnica Bootstrap i la metodologia Bayesiana. Per últim, es durà a terme un estudi de simulació per identificar com rendeixen les tècniques sota diferents circumstàncies i avaluar amb quina s’obté un millor resultat. Arribarem a la conclusió que, tenint en compte el rendiment i el cost computacional, la millor opció és reservar la metodologia Bayesiana pels casos en els quals tenim una grandària mostral petita, ja que en aquest cas el rendiment de les dues metodologies difereix molt, i optar per la tècnica Bootstrap quan es treballa amb grandàries mostrals mitjanes o grans.
Note: Treballs Finals de Grau en Estadística UB-UPC, Facultat d'Economia i Empresa (UB) i Facultat de Matemàtiques i Estadística (UPC), Curs: 2019-2020, Tutors: Sergi Civit; Mireia Vilardell
URI: http://hdl.handle.net/2445/171961
Appears in Collections:Treballs Finals de Grau (TFG) - Estadística UB-UPC

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
TFG_PARE_ESTALELLA_CRISTINA.pdf2.4 MBAdobe PDFView/Open


This item is licensed under a Creative Commons License Creative Commons