Суммаризация в анализе ДНК-микрочипов

Материал из MachineLearning.

Версия от 13:04, 19 октября 2011; Riabenko (Обсуждение | вклад)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск
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.

Усреднение интенсивностей

В комплексе методов предобработки MAS 5.0[1] 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.

Учёт особенностей проб

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

Личные инструменты