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CÓMO ACELERAR ANÁLISIS GENÓMICOS: El Método de Entropía Cruzada

Este estudio presenta un método innovador y eficiente para acelerar las pruebas de permutación en análisis de datos genómicos. Las pruebas de permutación son cruciales cuando las distribuciones de muestreo son complejas, pero requieren una enorme cantidad de permutaciones para estimar p-valores muy pequeños, lo que consume mucho tiempo y recursos computacionales. Los investigadores desarrollaron algoritmos que combinan el método de la entropía cruzada con una novedosa parametrización de los espacios muestrales de permutación, logrando una estimación precisa y rápida de estos p-valores. El enfoque se aplicó a datos genómicos de dos grupos, tanto pareados como independientes, utilizando distribuciones de Bernoulli y Bernoulli condicionales para modelar el espacio de permutación. Al integrar estos modelos con el método de entropía cruzada, se optimiza la búsqueda de permutaciones significativas, evitando el muestreo exhaustivo. Esto permite estimar con precisión p-valores extremadamente pequeños, algo fundamental en estudios genómicos donde se realizan miles de pruebas simultáneamente y se necesita un control estricto de los errores. Los resultados, validados con datos simulados y conjuntos de datos reales de expresión génica (microarray y ARN-Seq), demuestran que esta metodología es órdenes de magnitud más eficiente que los métodos existentes, como las permutaciones crudas. Este avance no solo mejora la eficiencia computacional de los procedimientos de prueba de permutación actuales, sino que también abre la puerta al desarrollo de nuevos métodos de prueba en el análisis de datos genómicos, ofreciendo una solución prometedora para la investigación en este campo. Link al paper: https://arxiv.org/pdf/1608.00053 Autores del estudio: Yang Shi, Huining Kang, Ji-Hyun Lee, Hui Jiang Apoyanos en   / audioarxiv   Unete en   / discord   #estadísticas #Genómica #Bioestadística #Pvalor #EntropíaCruzada #CienciaDeDatos