Grandes avanços estão ocorrrendo na área de genética e genômica.Inicialmente, cada gene era analisado separadamente com o intuito de verificar, por exemplo, associações com desenvolvimento de doenças. Recentemente, surge a técnica de microarrays, que permite que milhares de genes sejam avaliados simultaneamente. Esta técnica apresenta diversas vantagens nas aplicações em muitas áreas do conhecimento como, por exemplo, a área médica, porém uma série de dificuldades são encontradas nestes experimentosdevido às diversas fontes de variações sistemáticas que podem interferir nas mensurações obtidas, acarretando em resultados falso-positivos. Devido a estas variações e a outros problemas encontrados nestes experimentos, como o problema de múltiplos testes, pois milhares de genes são avaliados num mesmo momento, muitos são os esforços em se encontrar uma melhor abordagem de análise estatística para a identificação de genes diferencialmente expressos (DE). Baseado nestes aspectos, neste estudo são apresentados detalhes dos experimentos com microarrays, suas limitações e, frente a isso, possíveis técnicas de análise estatísticas são consideradas como alternativas não paramétricas de normalização de dados e modelos estatísticos de efeitos fixos e modelos mistos na identificação de genes DE. Como aplicação e motivação deste trabalho, algumas técnicas de análise são aplicadas a um conjunto de dados reais com ratos diabéticos.

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