Суммаризация в анализе ДНК-микрочипов

Материал из MachineLearning.

Версия от 10:51, 20 октября 2011; Riabenko (Обсуждение | вклад)

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

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 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.