Modeling Dose-Response Microarray Data in Early Drug Development Experiments Using R: Order Restricted Analysis of Microarray Data
Idioma: inglés
Editorial: Springer Verlag, 2012
Serie: Libro 35 de 68 - Use R!
- Tapa blanda
- Nuevo

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2012 edition. 297 pages. 9.00x6.00x0.50 inches. In Stock.
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- Título
- Modeling Dose-Response Microarray Data in Early Drug Development Experiments Using R: Order Restricted Analysis of Microarray Data
- Autor
- Lin, Dan (Editor)/ Shkedy, Ziv (Editor)/ Yekutieli, Daniel (Editor)/ Amaratunga, Dhammika (Editor)/ Bijnens, Luc (Editor)
- Editorial
- Springer Verlag
- Año de publicación
- 2012
- Estado
- Brand New
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3642240062
- ISBN 13
- 9783642240065
- Peso del artículo
- 0,43 kilogramos
- Serie
- Libro 35 de 68: Use R!
This book focuses on the analysis of dose-response microarray data in pharmaceutical settings, the goal being to cover this important topic for early drug development experiments and to provide user-friendly R packages that can be used to analyze this data. It is intended for biostatisticians and bioinformaticians in the pharmaceutical industry, biologists, and biostatistics/bioinformatics graduate students.
Part I of the book is an introduction, in which we discuss the dose-response setting and the problem of estimating normal means under order restrictions. In particular, we discuss the pooled-adjacent-violator (PAV) algorithm and isotonic regression, as well as inference under order restrictions and non-linear parametric models, which are used in the second part of the book.
Part II is the core of the book, in which we focus on the analysis of dose-response microarray data. Methodological topics discussed include:
• Multiplicity adjustment
• Test statistics and procedures for the analysis of dose-response microarray data
• Resampling-based inference and use of the SAM method for small-variance genes in the data
• Identification and classification of dose-response curve shapes
• Clustering of order-restricted (but not necessarily monotone) dose-response profiles
• Gene set analysis to facilitate the interpretation of microarray results
• Hierarchical Bayesian models and Bayesian variable selection
• Non-linear models for dose-response microarray data
• Multiple contrast tests
• Multiple confidence intervals for selected parameters adjusted for the false coverage-statement rate
All methodological issues in the book are illustrated using real-world examples of dose-response microarray datasets from early drug development experiments.
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