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portada modeling dose-response microarray data in early drug development experiments using r (en Inglés)
Formato
Libro Físico
Editorial
Idioma
Inglés
N° páginas
289
Encuadernación
Tapa Blanda
Dimensiones
23.3 x 15.5 x 1.5 cm
Peso
0.42 kg.
ISBN
3642240062
ISBN13
9783642240065

modeling dose-response microarray data in early drug development experiments using r (en Inglés)

Dan Lin (Ilustrado por) · Ziv Shkedy (Ilustrado por) · Daniel Yekutieli (Ilustrado por) · Springer · Tapa Blanda

modeling dose-response microarray data in early drug development experiments using r (en Inglés) - Lin, Dan ; Shkedy, Ziv ; Yekutieli, Daniel

Libro Físico

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Reseña del libro "modeling dose-response microarray data in early drug development experiments using r (en Inglés)"

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.

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El libro está escrito en Inglés.
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