Modeling Dose-Response Microarray Data in Early Drug Development Experiments Using R : Order-Restricted Analysis of Microarray Data
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2012
Serie: Libro 35 de 68 - Use R!
- Tapa blanda
- Nuevo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - 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 rateAll methodological issues in the book are illustrated using real-world examples of dose-response microarray datasets from early drug development experiments.…
N° de ref. del artículo 9783642240065
- Título
- Modeling Dose-Response Microarray Data in Early Drug Development Experiments Using R : Order-Restricted Analysis of Microarray Data
- Autor
- Daniel Yekutieli
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2012
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3642240062
- ISBN 13
- 9783642240065
- Peso del artículo
- 458 gramos
- Dimensiones
- 235x155x17 mm
- 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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