Просмотр

Материал из MachineLearning.

У вас нет прав на выполнение этой операции по следующим причинам:

• Запрошенное действие могут выполнять только участники из групп emailconfirmed, Администраторы.
• Вы должны подтвердить ваш адрес электронной почты перед правкой страниц. Пожалуйста, введите и подтвердите ваш адрес эл. почты на странице настроек.

Вы можете просмотреть и скопировать исходный текст этой страницы:

Нормализация - важный этап предобработки [[ДНК-микрочип]]ов, позволяющий сделать несколько рассматриваемых в эксперименте чипов пригодными к сравнению между собой. Основная цель анализа на этом этапе - исключить влияние систематических небиологических различий между микрочипами. Источников таких различий множество: вариации эффективности обратной транскрипции, маркировки красителями, гибридизации, физические различия между чипами (повреждения, царапины), небольшие различия в концентрации реагентов, вариация лабораторных условий. Используются следующие методы нормализации. === Масштабирование === Один из ДНК-микрочипов выбирается в качестве базового, затем все остальные масштабируются таким образом, чтобы их средняя интенсивность равнялась средней интенсивности базового (этот способ эквивалентен построению линейной регрессии каждого чипа на базовый и последующей нормализации при помощи регрессионной функции). Для большей устойчивости можно использовать усечённое среднее. Так, в стандартном программном обеспечении производителя микрочипов Affymetrix перед подсчётом среднего отбрасываются по 2% наибольших и наименьших значений интенсивности. Другая модификация - масштабирование к средней интенсивности не по всему базовому чипу, а по каждому подмножеству его проб, соответствующих одному гену. Affymetrix предлагает использовать этот вид нормализации на последнем этапе предобработки, применяя масштабирование непосредственно к матрицам экспрессии, однако, возможно и его применение к матрицам интенсивности. === Нелинейные методы=== cross-validated splines, running median lines, loess smoothers<ref name="smoothers">Bolstad BM, Irizarry RA, Astrand M, Speed TP. A comparison of normalization methods for high density oligonucleotide array data based on variance and bias. Bioinformatics. 2003;19(2):185-193. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/12538238</ref> === Квантильная нормализация=== === Циклическая нормализация при помощи локальной регрессии === [[Алгоритм LOWESS]] === LVS-нормализация === <ref name="lvs">Calza S, Valentini D, Pawitan Y. Normalization of oligonucleotide arrays based on the least-variant set of genes. BMC bioinformatics. 2008;9(140). http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18318917.</ref> == Примечания == <references /> [[Категория:Биоинформатика]] {{Stub}}

Возврат к странице Нормализация ДНК-микрочипов.