Нормализация ДНК-микрочипов
Материал из MachineLearning.
м |
|||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
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. | 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. | ||
| - | + | == Парадигмы нормализации == | |
| + | Нормализация на все гены, нормализация на гены домашнего хозяйства, PM-MM нормализация | ||
| + | == Методы нормализации == | ||
=== Масштабирование === | === 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). | 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). | ||
Версия 12:17, 6 мая 2010
Нормализация - важный этап предобработки ДНК-микрочипов, 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.
Содержание |
Парадигмы нормализации
Нормализация на все гены, нормализация на гены домашнего хозяйства, PM-MM нормализация
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[1], running median lines[1], loess smoothers[1]
