Суммаризация в анализе ДНК-микрочипов

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м (Новая: [[Изображение:Probes_to_genes_number_dist.png|thumb|250px|Распределение генов по числу проб к ним на микрочипе Affymetrix Human Gen...)
м
Строка 4: Строка 4:
Для обеспечения устойчивости оценки уровня экспрессии к каждому гену на микрочипе имеется несколько проб; их последовательности комплементарны разным участкам последовательности их гена.
Для обеспечения устойчивости оценки уровня экспрессии к каждому гену на микрочипе имеется несколько проб; их последовательности комплементарны разным участкам последовательности их гена.
-
==Усреднение интенсивностей==
+
==Одиночная суммаризация==
-
В комплексе методов предобработки MAS 5.0<ref name="affIM">Affymetrix. Statistical Algorithms Description Document. Technical report, Affymetrix, Santa Clara, CA, 2002. http://media.affymetrix.com/support/technical/whitepapers/sadd_whitepaper.pdf</ref> для суммаризации используется [[взвешенное среднее Тьюки]], вычисленное одношаговым методом. Усреднение выполняется независимо для каждого гена на каждом микрочипе и применяется к логарифмам интенсивностей флуоресценции проб.
+
В данном классе методов оценки экспрессии вычисляются для всех микрочипов независимо друг от друга.
-
==Учёт особенностей проб==
+
В комплексе методов предобработки MAS 5.0<ref name="affIM">Affymetrix. Statistical Algorithms Description Document. Technical report, Affymetrix, Santa Clara, CA, 2002. http://media.affymetrix.com/support/technical/whitepapers/sadd_whitepaper.pdf</ref> для суммаризации используется [[взвешенное среднее Тьюки]], вычисленное одношаговым методом. Усреднение применяется к логарифмам интенсивностей флуоресценции проб и выполняется независимо для каждого гена на каждом микрочипе.
 +
 
 +
==Множественная суммаризация==
 +
К данному классу методов относятся такие, которые для получения оценки экспрессии используют несколько микрочипов.
[[Изображение:Summarize.png|thumb|250px|Интенсивности флуоресценции проб к одному и тому же гену в логарифмической шкале, каждая линия — один микрочип.]]
[[Изображение:Summarize.png|thumb|250px|Интенсивности флуоресценции проб к одному и тому же гену в логарифмической шкале, каждая линия — один микрочип.]]

Версия 10:51, 20 октября 2011

Распределение генов по числу проб к ним на микрочипе Affymetrix Human Gene 1.0 ST.
Распределение генов по числу проб к ним на микрочипе Affymetrix Human Gene 1.0 ST.

Суммаризация — этап предобработки при анализе ДНК-микрочипов, в ходе которого интенсивности флуоресценции проб, соответствующих одному гену, обобщаются в оценку его экспрессии.

Для обеспечения устойчивости оценки уровня экспрессии к каждому гену на микрочипе имеется несколько проб; их последовательности комплементарны разным участкам последовательности их гена.

Одиночная суммаризация

В данном классе методов оценки экспрессии вычисляются для всех микрочипов независимо друг от друга.

В комплексе методов предобработки MAS 5.0[1] для суммаризации используется взвешенное среднее Тьюки, вычисленное одношаговым методом. Усреднение применяется к логарифмам интенсивностей флуоресценции проб и выполняется независимо для каждого гена на каждом микрочипе.

Множественная суммаризация

К данному классу методов относятся такие, которые для получения оценки экспрессии используют несколько микрочипов.

Интенсивности флуоресценции проб к одному и тому же гену в логарифмической шкале, каждая линия — один микрочип.
Интенсивности флуоресценции проб к одному и тому же гену в логарифмической шкале, каждая линия — один микрочип.

Интенсивности флуоресценции разных проб к одному и тому же гену могут отличаться на порядки, причём отличия между ними имеют в основном систематический характер. В комплексе методов предобработки RMA[1] делается попытка учесть эти различия в рамках следующей модели:

Y_{ijn}=\mu_{in}+\alpha_{jn}+\varepsilon_{ijn}.

Здесь Y_{ijn} — предобработанная (с вычтенным фоном и нормализованная) логирифмированная интенсивность флуоресценции пробы j к гену n на микрочипе i, \mu_{in} — оценка экспрессии гена n на микрочипе i в логарифмической шкале, \alpha_{jn} — коэффициент аффинитивности j-й пробы n-му гену, \varepsilon_{ijn} — случайная ошибка с нулевым средним. Для однозначности определения параметров предполагается дополнительно \sum_j \alpha_j=0 для каждого гена.

В RMA значения коэффициентов оцениваются при помощи алгоритма median polish[1].

Примечания

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A1%D1%83%D0%BC%D0%BC%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B7%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%B2_%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D0%B8%D0%B7%D0%B5_%D0%94%D0%9D%D0%9A-%D0%BC%D0%B8%D0%BA%D1%80%D0%BE%D1%87%D0%B8%D0%BF%D0%BE%D0%B2»
Личные инструменты