Участник:EvgSokolov/Сравнение
Материал из MachineLearning.
| Метод | Фоновая поправка | Шкала | Суммаризация |
|---|---|---|---|
| vsn | глобальная | glog | множественная |
| RMA | глобальная | log | множественная |
| gcRMA | локальная | log | множественная |
| PLIER | локальная | glog | множественная |
| dChip | локальная | lin | множественная |
| MAS5 | локальная | log | одиночная |
| hook | локальная | glog | одиночная |
Виды фоновой поправки:
- Глобальная — считается, что все пробы имеют одинаковый фон.
- Локальная — фон каждой пробы оценивается по отдельности. Как правило, это делается с помощью интенсивностей MM-проб.
Виды шкал:
- lin — линейная
- log — логарифмическая
- glog — обобщенно-логарифмическая,
, где
— параметр.
Виды суммаризации:
- Одиночная — используются данные только одного чипа. Примером может служить взвешенное среднее Тьюки по набору проб, соответствующих одному гену.
- Множественная — одновременно используются данные нескольких чипов. Пример такого метода — median polish.
