《高通量基因數據分析中的 Bayes 統計方法》是依託中國科學技術大學，由張偉平擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：高通量基因數據分析中的 Bayes 統計方法
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：張偉平
- 依託單位：中國科學技術大學
- 負責人職稱：教授
- 批准號：10801123
- 研究期限：2009-01-01 至 2011-12-31
- 申請代碼：A0401
- 支持經費：16（萬元）
中文摘要
本項目的目標是研究高通量基因數據分析中的Bayes統計推斷方法。高通量基因數據，如微陣列基因表達數據和單核苷酸多肽標記(SNP)數據等，因其變數維數遠遠大於數據個數、誤差結構複雜等特點為傳統統計的理論和方法帶來了新的挑戰和研究方向。Bayes統計中先驗信息的使用可以增加和綜合信息，以及對數據進行平滑和降維，加之現在MCMC計算方法已在很大範圍內解決了Bayes統計的計算困難問題，使得Bayes統計尤其適合於對高通量基因數據進行統計建模和分析。本項目將首先從高通量基因數據分析中已廣泛套用的線性模型和廣義線性模型入手，發展穩健先驗下的Bayes和經驗Bayes統計推斷方法並研究其性質，進而研究其在微陣列基因表達數據等高通量基因數據分析中的套用；對SNP數據單體型機率的估計問題，將側重研究多層Bayes方法的套用並發展快速的計算方法。我們計畫將這些方法套用於實際數據分析。
