Фоновая поправка в анализе ДНК-микрочипов

Материал из MachineLearning.

Версия от 11:48, 11 мая 2010; Riabenko (Обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)

Фоновая поправка - важный предварительный этап в анализе ДНК-микрочипов. Его необходимость связана с наличием таких мешающих факторов, как шум оптической системы распознавания и неспецифическая гибридизация.

Ideal mismatch

Изначально для анализа фонового эффекта была разработана система так называемых PM-MM проб. Помимо нуклеотидных зондов, в точности соответствующих последовательности каждого рассматриваемого гена (Perfect Match probes), на микрочипах Affymetrix GeneChip размещались зонды, в которых средний (тринадцатый) олигонуклеотид был заменён на комплементарный (Mismatch probe). Предполагалось, что по интенсивности MM-проб можно будет оценить эффект неспецифической гибридизации и вычесть его из интенсивности PM-проб. Этот подход сразу же продемонстрировал свою несостоятельность - было показано, что в среднем для ДНК-микрочипа интенсивность около 30% MM-проб превышает интенсивность соответствующих им PM-проб^[1]. Из-за этого вычитание интенсивностей MM-проб приводит к бессмысленному результату, поскольку экспрессия гена оказывается отрицательной.

Чтобы нейтрализовать этот эффект, компанией Affymetrix была разработана концепция Ideal Mismatch^[1]. Идея заключается в том, чтобы делать обычную PM-MM коррекцию там, где это возможно, а в остальных случаях вычитать из интенсивности PM-проб некоторую величину, меньшую интенсивности MM-проб. Для каждого множества проб, соответствующих одному участку ДНК, вычисляется значение специфической фоновой интенсивности $SB$ , представляющее собой устойчивое к выбросам среднее по каждой паре проб в множестве логарифмов отношений PM-интенсивностей к MM-интенсивностям. Если $i$ - номер пробы, а $k$ - номер подмножества проб, то фоновый эффект оценивается следующим выражением:

$IM_i^{(k)} = \left\{MM_i^{(k)}, \:\:\: MM_i^{(k)}<PM_i^{(k)},\\ \frac{PM_i^{(k)}}{2^{SB_k}}, \:\:\: MM_i^{(k)}\geq PM_i^{(k)}, \: SB_k>\tau_c, \\ \frac{PM_i^{(k)}}{2^{\tau_c/(1+(\tau_c-SB_k)/\tau_s)}}, \:\:\: MM_i^{(k)}\geq PM_i^{(k)}, \: SB_k\leq\tau_c. \right.$
Здесь $\tau_c$ и $\tau_s$ - настраиваемые параметры: $\tau_c$ - константа различия со значением по умолчанию 0.03, $\tau_s$ - константа масштабирования со значением по умолчанию 10. Итоговое значение интенсивности для PM-проб с учётом фоновой поправки получается вычитанием из исходных значений интенсивностей PM-проб соответствующей им величины $IM$ .

RMA-свёртка

Данный метод фоновой коррекции является частью комплекса RMA методов для предобработки данных ДНК-микрочипов ^[1]. Используются только данные PM-проб. Значения интенсивности по ним корректируются отдельно по каждому микрочипу с использованием следующей модели распределения интенсивностей проб. Нескорректированное значение интенсивности $Y$ представляется в виде суммы нормально распределённого шума $B$ со средним $\mu$ и дисперсией $\sigma^2$ и экспоненциально распределённого сигнала $S$ со средним значением $\alpha$ . Чтобы исключить возможность получения отрицательных значений интенсивности, рассматривается только неотрицательная часть нормального распределения. Корректировка производится согласно следующей формуле:
$E\left(S\left|Y=y\right.\right)=a + b \frac{\phi\left(\frac{a}{b}\right)-\phi\left(\frac{y-a}{b}\right)} {\Phi\left(\frac{a}{b}\right) - \Phi\left(\frac{y-a}{b}\right) -1},$
где $a=s-\mu-\sigma^2\alpha,$ $b=\sigma$ , $\Phi$ и $\phi$ - соответственно функция распределения и плотность стандартного нормального распределения.