search query: @keyword small sample-size / total: 1
reference: 1 / 1
« previous | next »
Author:Suvitaival, Tommi
Title:Bayesian Two-Way Analysis of High-Dimensional Collinear Metabolomics Data
Korkeaulotteisen ja kollineaarisen metabolomiikkadatan bayesilainen kaksisuuntainen analyysi
Publication type:Master's thesis
Publication year:2009
Pages:7 + 59      Language:   eng
Department/School:Elektroniikan, tietoliikenteen ja automaation tiedekunta
Main subject:Informaatiotekniikka   (T-61)
Supervisor:Kaski, Samuel
Instructor:Huopaniemi, Ilkka
Electronic version URL: http://urn.fi/URN:NBN:fi:aalto-201203071348
OEVS:
Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions

Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning Centre

In the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network.

The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/

You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.

Logging on to the customer computers

  • Aalto University staff members log on to the customer computer using the Aalto username and password.
  • Other customers log on using a shared username and password.

Opening a thesis

  • On the desktop of the customer computers, you will find an icon titled:

    Aalto Thesis Database

  • Click on the icon to search for and open the thesis you are looking for from Aaltodoc database. You can find the thesis file by clicking the link on the OEV or OEVS field.

Reading the thesis

  • You can either print the thesis or read it on the customer computer screen.
  • You cannot save the thesis file on a flash drive or email it.
  • You cannot copy text or images from the file.
  • You cannot edit the file.

Printing the thesis

  • You can print the thesis for your personal study or research use.
  • Aalto University students and staff members may print black-and-white prints on the PrintingPoint devices when using the computer with personal Aalto username and password. Color printing is possible using the printer u90203-psc3, which is located near the customer service. Color printing is subject to a charge to Aalto University students and staff members.
  • Other customers can use the printer u90203-psc3. All printing is subject to a charge to non-University members.
Location:P1 Ark S80     | Archive
Keywords:ANOVA
Bayesian modelling
factor analysis
hierarchical model
metabolomics
small sample-size
varianssianalyysi
bayesilainen mallitus
faktorianalyysi
hierarkinen malli
metabolomiikka
pieni näytemäärä
Abstract (eng): Two-way experimental designs are common in bioinformatics.
In this thesis, a new Bayesian model is proposed for the analysis of two-way data.
The method also works for small sample-size data with a high number of features.

The data set is assumed to be divided into populations according to covariates, which in the case of a typical biological experiment are the health status, the gender, the medical treatment and the age of the individual.
The proposed method is designed to estimate the effect of these covariates compared to the ground level of a control group of the data.

The method is based on the assumption that features of the data form groups that are highly collinear.
This allows the use of a latent variable-based dimensionality reduction, which makes inference possible also for small sample-size data sets.

The method treats the data in a completely Bayesian way, which produces an estimate for the joint distribution of the model and the data, and marginal posterior distributions of all model parameters.
This allows one to evaluate the signicance and uncertainty of the results and to compare it to other models.
Inference is carried out with Gibbs sampling.

The performance of the new method is demonstrated with a metabolomic data set by comparing lipidomic profiles from children who remain healthy to those who will later develop type 1 diabetes.
In two separate studies, the effect of the disease and gender, and the effect of the disease and time, are estimated.
Abstract (fin): Kaksisuuntainen tehtävänasettelu on yleinen bioinformatiikan alalla.
Tässä diplomityössä esitellään uusi bayesilaisen mallinnuksen menetelmä kaksisuuntaisen havaintoaineiston analysointiin.
Menetelmä toimii myös vähän näytteitä sisältävillä korkeaulotteisilla havaintoaineistoilla.

Havaintoaineiston oletetaan jakautuvan populaatioihin kovariaattien mukaan, jotka tyypillisessä biologisessa kokeessa ovat yksilön terveydentila, sukupuoli, lääketieteellinen hoito sekä yksilön ikä.
Esiteltävä menetelmä on suunniteltu arvioimaan näiden kovariaattien vaikutus havaintoaineiston kontrolliryhmän perustasoon verrattuna.

Menetelmä perustuu olettamukseen siitä, että havaintoaineiston piirteet muodostavat ryhmiä, joiden sisällä piirteet ovat voimakkaasti kollineaarisia.
Tämä olettamus mahdollistaa piilomuuttajamalliin perustuvan dimensionaalisuuden pudotuksen, jonka ansiosta menetelmä on toimiva myös pienen näytemäärän havaintoaineistoille.

Menetelmä käsittelee havaintoaineistoa täysin bayesilaisittain, Gibbsin otannan avulla.
Bayesilainen lähestymistapa tuottaa arvion sekä mallin ja havaintoaineiston yhteisjakaumalle että mallin jokaisen parametrin marginaalijakaumalle.
Tämä mahdollistaa tulosten epävarmuuden arvioinnin sekä vertailun toisiin malleihin.

Uuden menetelmän toimivuutta esitellään metabolomiikan alalta olevan havaintoaineiston avulla.
Aineisto sisältää lipidiprofiileja, jotka on mitattu terveistä lapsista ja lapsista, jotka myöhemmin sairastuvat tyypin 1 diabetekseen.
Kahdessa erillisessä analyysissä tutkitaan sairauden ja sukupuolen sekä sairauden ja iän vaikutusta lipidiprofiileihin.
ED:2009-11-03
INSSI record number: 38545
+ add basket
« previous | next »
INSSI