Bedømmelseskomité
1. opponent: Associate Professor Clelia Di Serio, University Centre of Statistics in the Biomedical Sciences, Vita-Salute San Raffaele University, Milano, Italia
2. opponent: Førsteamanuensis Solve Sæbø, Institutt for kjemi, bioteknologi og matvitenskap, Universitetet for miljø- og biovitenskap, Ås
3. medlem av bedømmelseskomitéen: Førsteamanuensis Anja Bråthen Kristoffersen, Institutt for informatikk, Det matematisk-naturvitenskapelige fakultet, Universitetet i Oslo
Leder av disputas
Professor Anne Spurkland, Avdeling for anatomi, Institutt for medisinske basalfag, Universitetet i Oslo
Veileder
Professor Arnoldo Frigessi, Institutt for medisinske basalfag, Universitetet i Oslo
Sammendrag
M.Sc. Hayat Mohammed og medarbeidere har studert problemer som oppstår ved analyse av høy-dimensjonale genomiske data, med hoved fokus på brystkreft forskning. Ved bruk av mikromatriseteknologi, kan forskerne studere uttrykket av titusenvis av gener samtidig i ett enkelt eksperiment. Slik data er ofte basert på et lite utvalg prøver i forhold til antall gener. Derfor er det viktig å ta spesielle hensyn under analysene for å minimere antall falske positive funn.
Dataintegrasjon og andre ordens assosiasjoner mellom behandling og gener ble studert innenfor et slikt høy-dimensjonalt rammeverk og flere sett av gener identifisert. Metoder for lokal sammenligning av empiriske tettheter er foreslått og illustrert på biologiske og klimamodell data.
Ved å inkludere histopatologisk informasjon i analysene av gen-uttrykks-data fra brystkreftsvulster, ble gener som er uttrykt forskjellig i to ulike pasientgrupper identifisert. Metoden som ble brukt tar i betraktning den cellulære sammensetningen av svulstene og viser at kreftepitelcellene har en dominant effekt på gens-uttrykks-nivåene.
Et statistisk rammeverk for å utforske samspilleffektene mellom genuttrykk og strålebehandling på risiko for tilbakefall av brystkreft ble tilpasset. To ”gen-signaturer” ble identifisert fra analysene av et datasett fra 198 brystkreftsvulster. Syv gener assosiert med strålebehandling og som potensielt kan predikere en individuell spesifikk fordel av stråling i forhold til risiko for lokalt tilbakefall ble identifisert. Ved en lignende analyse ble to andre gener identifisert, som er assosiert med strålebehandling og risikoen for utvikling av fjernmetastaser.
Motivert fra en gen-terapi-problemstilling, ble det mer generelle problemet med lokal sammenligning av to empiriske tettheter studert. Forskjellige tilnærminger er foreslått ved å utvide eksisterende statistiske metoder.
Kontaktperson
For mer informasjon, kontakt Natalia Andronova