Métodos estatísticos aplicados à análise de dados de etiqueta de sequência expressa - Paula, Fernanda Vital de (2011)
Pesquisas de Expressed Sequence Tags (ESTs) são uma ferramenta fundamental para identificação de genes em estudos de seqüenciamento de vários organismos. Dado uma amostra preliminar de EST de uma certa biblioteca de cDNA, vários problemas estatísticos de predição podem surgir. Em particular, é de interesse calcular o número de genes, Δ(t), que podem ser descobertos em uma amostra futura de EST t vezes maior que a amostra original. Esta e outras estatísticas, apresentadas por Susko e Roger (2004), tais como cobertura e o número de leituras necessárias para se descobrir um novo gene são úteis para direcionar protocolos de sequenciamento por meio do cálculo do grau de redundância de uma biblioteca de cDNA. Este cálculo visa maximizar a obtenção de genes durante um sequenciamento de ESTs, porém, este ainda é visto como um procedimento de custo elevado e adequações de técnicas para redução de tal custo é de fundamental importância. O presente trabalho tem como objetivo apresentar os aspectos teóricos da metodologia proposta por Susko e Roger (2004), implementá-la computacionalmente no software livre R e principalmente propor uma abordagem bayesiana para a estimação de Δ(t). Toda a metodologia foi aplicada a dois conjuntos de dados: o primeiro diz respeito a duas bibliotecas de cDNA referentes ao organismo Mastigamoeba Balamuthi e o segundo a duas bibliotecas de cDNA referentes à pele de bovinos F2 (Holandês × Gir) infestados pelo carrapato Riphicephalus (Boophilus) microplus. Para os dois conjuntos de dados as estimativas por intervalo obtidas para Δ(t) foram consideravelmente mais precisas quando se utilizou a inferência bayesiana, indicando que a mesma apresenta-se como uma alternativa viável para estudos relacionados ao cálculo da redundância em análises de ESTs.