Alberto Risueño Pérez - Gredos - Universidad de Salamanca

Capítulo 3
splicing el ratio entre el exón y el gen permanece constante. De esta manera debe de
existir una correlación entre la expresión del exón y la expresión del gen, en caso
contrario se interpretaría que existe splicing alternativo.
• MIDAS (Affymetrix, 2005a): Este algoritmo se basa en la misma idea de Splicing Index
y PAC, con la diferencia de utilizar un análisis de varianza (ANOVA) para encontrar
diferencias entre distintos grupos de estudio utilizando el ratio entre el exón y el gen
añadiendo una constante para estabilizar la varianza.
• ANOSVA (Affymetrix, 2005a; Cline et al., 2005): Método en donde se propone un
modelo lineal cuya hipótesis nula es la no varianza entre genes y exones. La
significación de los desvíos de los residuales entre grupos de muestras se calculan
mediante un ANOVA.
• DECONV (Affymetrix, 2005a; Wang et al., 2003): Se basa en la estructura del gen con
sus diferentes exones para tratar de cuantificar la cantidad relativa de cada una de las
isoformas mediante su deconvolución. Requiere conocer a priori el número y exones
utilizados en de cada una de las isoformas. Es decir, requiere conocer los distintos
transcritos alternativos que se pueden generar en un locus concreto.
• FIRMA (Purdom et al., 2008): Extiende el modelo aditivo del algoritmo RMA
introduciendo nuevos parámetros que representan el valor real del exón y sus
discrepancia o desvío frente al valor esperado. Este método calcula este desvío para
cada exón y muestra independientemente de las categorías biológicas predefinidas, lo
cual permite hacer las comparaciones pertinentes de la manera más conveniente una
vez realizados todos los cálculos (p. ej. análisis con muestras pareadas).
• COSIE (Gaidatzis et al., 2009): Este trabajo aborda el problema del "efecto sonda",
describiendo cómo se producen falsos positivos en ciertos métodos predictivos por
asumir que las diferentes sondas se comportan todas de la misma manera. Para
solucionar este problema proponen un método de corrección sonda a sonda en base a
un entrenamiento previo con datos procedentes de repositorios públicos. Finalmente
utilizan Splicing Index para mostrar la mejora introducida por dicha corrección.
• ARH (Rasche and Herwig, 2010): En este algoritmo se utilizan los fundamentos de
entropía para calcular la probabilidad de que un exón sufra splicing entre dos
fenotipos distintos. Mide el desvío de cada exón respecto a la expresión global del gen
tratando de determinar si la probabilidad es similar entre ellos, o por el contrario es
dominada por uno, o unos pocos exones.
• SPACE (Anton et al., 2010): Basado en una versión anterior para arrays con sodas
"exon-­‐junction" (Anton et al., 2008), el nuevo SPACE pretende mejorar su rendimiento
mediante una adaptación a Human Exon Array. Este programa se basa en anotar las
sondas a nivel de transcritos de Ensembl (ENSTs), para calcular su expresión mediante
factorización de matrices no negativas.
Algunos de estos métodos, en concreto los propuestos por Affymetrix, han sido claramente
superado por los métodos publicados posteriormente, o incluso han ofrecido malos resultados
desde su origen, como es el caso de ANOSVA, en donde el propio escrito original (Affymetrix,
2005a) lo critica fuertemente. Los métodos como DECONV y SPACE, basados en la estimación
de la cantidad de cada uno de los transcritos expresados, requieren de un conocimiento previo
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