摘要
由於 DNA microarray 技術的發展，現在的 DNA microarray 已經可以用來同時研究上千個基因表現之間的關係。 本篇論文主要是提出一個分析基因表現資料的方法、試圖找出基因之間彼此的調控關係。我們使用的方法是利用順序指標「ordering index」簡稱 OI 結合統計上的顯著性檢定來分析基因表現的資料。 使用順序指標「ordering index」透過基因的表現量來衡量基因之間的關係及序順、利用機率理論中條件機率的特性使得我們建立的模型具有表現基因調控方向的能力。 由於依照此理論所建立的模型提供了基因調控上的參考方向及具有假設上的順序性，此一假設性的方向可以提供給研究者更多基因關係的資訊，而統計上的顯著性檢定則提供了研究者更加客觀的判斷依據。這是我希望經由此一模型所達成的目的。 在此論文中、使用由Stanford Microarray database [SMD]中的胃癌資料集。由其中取出17個與p53蛋白相關的基因表現水準。並使用α= 0.05及α= 0.01來進行統計檢定以得到兩兩基因間具有顯著性的順序指標，並使用α= 0.01時所建構的網絡透過實際生物上的關係進行驗證、可以看出我們所建構的網絡具有生物上的合理性。
並列摘要
DNA microarrays technology can be used to discover the expression of thousands of genes and the regulatory relationship between them. This thesis presents an ordering method to analyze the dynamics of gene expression, and find the ordering relationship, such as the upstream or downstream, and between these genes. Our ordering method has two components: we use an ordering index (OI) combined with standard statistic significant test to analyze gene expression data, and we use the ordering index to measure the association of genes through the dynamics of gene expression. The characteristics of our ordering index are the same as the 「conditional probability」, which make the model can present the direction of gene controlling. The hypothesis direction can provide us with more information about the regulatory mechanisms of genes, and the standard statistic significant test can make the judgments more objective.