LIMIXGED: un paquete R para la evaluación de la expresión diferencial de genes mediante modelos mixtos

GONZALEZ, GERMAN ALEXIS; FRESNO, CRISTOBAL; PRATO, LAURA; FERNANDEZ, ELMER ANDRES

Santiago del Estero

Congreso; Reunión Científica del Grupo Argentino de Biometría; 2014

Grupo Argentino de Biometría

Uno de los objetivos más frecuentes en los análisis de expresión génica es identificar genes cuyos niveles de expresión cambian entre dos o más condiciones experimentales. Para este fin es habitual utilizar modelos paramétricos o no paramétricos sobre cada gen de manera independiente. Este enfoque es adecuado en diseños simples pero se vuelve insuficiente cuando el diseño experimental adquiere mayor complejidad. En este marco, los modelos mixtos se presentan como una herramienta potente y flexible para el análisis de experimentos multifactoriales complejos, como aquellos que involucran diseños desbalanceados, medidas repetidas o dependencias entre los datos. Sin embargo, los mismos presentan algunas dificultades técnicas que han complicado su uso en forma extendida. En primer lugar, los algoritmos utilizados son computacionalmente intensivos, lo cual no es despreciable cuando se deben ajustar miles de modelos en simultáneo. Además, la selección del modelo más plausible para el problema experimental no es trivial, debido a que cada especificación de factores fijos y aleatorios debe ser probada sobre cada uno de los genes. En este trabajo se presenta el paquete LiMixGED (Linear Mixed Models for Gene Expression Data) para el lenguaje R, que permite aplicar modelos mixtos gen a gen de forma paralela, obteniendo los resultados de una manera compacta y fácil de comprender. El paquete también cuenta con capacidades gráficas y analíticas para la selección de modelos.