Månedens stipendiat - desember 2008

Siri Eikrem Skotland

Guro Dørum er stipendiat på Biostatistikkgruppa ved IKBM, med Solve Sæbø og Lars Snipen som veiledere. I doktorgraden sin jobber Guro med å utvikle metoder for analyse av mikromatrisedata. Mikromatriser måler genekspresjon for tusenvis av gener samtidig.

Jeg begynte å studere ved UMB (daværende NLH) i 2002, og våren 2007 var jeg ferdig med en master i bioinformatikk. Masteroppgaven skrev jeg på Biostatistikkgruppa her på IKBM. Arbeidet med masteroppgaven ga et lite innblikk i hvordan forsking drives, og dette var noe jeg kunne tenke meg å fortsette med. I tillegg trivdes jeg godt på gruppa, så dermed søkte jeg på en stilling som stipendiat.

Guro Dørum Foto: Guro Dørum

Masteroppgave med resultater
I august samme året begynte jeg som stipendiat på Biostatistikkgruppa. Veilederne mine er Solve Sæbø og Lars Snipen. Arbeidet med doktorgradsoppgaven er en videreføring av det jeg begynte med på masteroppgaven. Den første innsendte artikkelen min er i stor grad en videreutvikling av masteroppgaven, så det er gøy å se at det man gjorde på masteroppgaven viste seg å bli et nyttig forskningsbidrag.

Metodeutvikling
Hovedmålet for doktorgraden min er å utvikle metoder for modellering av multivariate data med ulike avhengighetsstrukturer, der antall variable overskrider antall observasjoner. I all hovedsak jobber jeg med å utvikle metoder for analyse av mikromatrisedata der man også inkluderer informasjon om gengrupper/gennettverk.

Studerer multivariate data
Mikromatriser måler genekspresjon for tusenvis av gener samtidig. Dette gir multivariate data hvor antallet variabler er stort og antallet observasjoner er lite. Måler vi for eksempel genekspresjonen til 10000 gener samtidig vil det si at vi har 10000 variabler, mens vi ofte bare har noen få observasjoner for hvert gen, ettersom mikromatriser er dyre. Målet er å finne gener som er differensielt uttrykte, det vil si at de er opp- eller nedregulert i én prøve i forhold til en referanse (f.eks. sykt vev i forhold til friskt vev).

Støyfull teknologi
Mikromatriseteknologien er veldig støyfylt; det er mange kilder til uønsket variasjon i dataene, noe som gjør det vanskelig å finne frem til de differensielt uttrykte genene. Det å teste om hvert enkelt gen er opp- eller nedregulert kan derfor gi svært usikre resultater.

Guro Dørum Foto: Solve Sæbø

Gener er ofte koblet sammen
Jeg jobber med metoder som benytter seg av allerede kjent informasjon om genene. Gener er ofte koblet sammen i ulike grupper/nettverk, eksempler på dette er pathways, operoner og funksjonelle grupper. Det er rimelig å anta at gener som tilhører samme nettverk uttrykkes under samme forhold. Dersom vi observerer en opp- eller nedregulering blant mange gener i et nettverk, er det sannsynlig at de andre genene i nettverket også er regulert, selv om vi ikke kan observere det i dataene. Det er i tillegg sikrere å uttale seg på nettverknivå enn på enkeltgennivå.

Sikrere resultater
Dersom alle eller en stor andel av genene i et nettverk er svakt differensielt uttrykte, er dette antakelig et mer pålitelig resultat enn om bare ett enkelt gen er sterkt uttrykt. Ved å bruke informasjon om gennettverk når vi analyserer mikromatrisedata, kan vi altså få sikrere resultater som også er mer biologisk meningsfylte.

Undervisning utvider horisonten
I tillegg til å drive med forskning, er jeg tilknyttet undervisning innenfor både bioinformatikk og statistikk. Dette er veldig lærerikt og gjør at man får utvidet horisonten utenfor akkurat det man forsker på. Hva jeg skal gjøre etter å ha fullført doktorgraden vet jeg ikke ennå, men jeg har inntrykk av at en doktorgrad er ettertraktet både i det private næringsliv og akademia.

Publisert: 01.12.08
Oppdatert: 22.12.08
Utskriftsvennlig versjon

Del med en venn:

Institutt for Kjemi, bioteknologi og matvitenskap

Institutt for kjemi, bioteknologi og matvitenskap, UMB
Postboks 5003
1432 Ås

Tlf.: 64 96 59 00
Faks: 64 96 59 01

E-post : ikbm@umb.no

Besøksadresse:
Bioteknologibygningen (nr. 44 på oversiktskartet)
Christian Magnus Falsens vei 1, 1432 Ås

Relasjoner til saken

Biostatistics

Tilbake til Månedens stipendiater ved IKBM