Alberto Risueño Pérez - Gredos - Universidad de Salamanca

Tesis Doctoral
Figura 4.1. Análisis de agrupación (clustering) jerárquico no supervisado del conjunto de datos de expresión
global –obtenida con microarrays– de 32 tejidos humanos incluyendo 3 réplicas biológicas de cada uno. La
figura, de tipo mapa de color (heatmap), muestra cercanía y similitud entre las réplicas –todas agrupadas
correctamente–, asi como agrupación relativa de tejidos que tienen un origen y función fisiológica común, como
por ejemplo los asociados al sistema linfático humano: amígdalas (tonsils), bazo (spleen) y nodos linfáticos
(lymph nodes) que aparecen bien agrupados en el centro de la figura.
4.2.2. Métodos de normalización de muestras y medidas de correlación
entre genes
A la hora de calcular la expresión de los genes en cada muestra y su correlación se ha elegido
una combinación de métodos paramétricos y no paramétricos. Los métodos paramétricos
asumen que la población sigue una distribución normal, mientras que los no paramétricos se
basan en realizar un ranking de los datos. Según varios autores (Bolstad et al., 2003; Lim et al.,
2007), la inclusión de al menos un método paramétrico en cada análisis asegura una mayor
robustez en el resultado. En este caso se ha elegido como métodos de normalización RMA (no
paramétrico) y MAS5 (paramétrico), y los métodos para calcular las correlaciones fueron la
correlación de Pearson (paramétrico) y la correlación de Spearman (no paramétrico).
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