Нормализация ДНК-микрочипов

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Нелинейные методы)
Строка 19: Строка 19:
[[Алгоритм LOWESS]]
[[Алгоритм LOWESS]]
=== LVS-нормализация ===
=== LVS-нормализация ===
-
<ref name="lvs">Calza S, Valentini D, Pawitan Y. Normalization of oligonucleotide arrays based on the least-variant set of genes. BMC bioinformatics. 2008;9(140). http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18318917.</ref>
+
<ref name="lvs">Calza S, Valentini D, Pawitan Y. Normalization of oligonucleotide arrays based on the least-variant set of genes. BMC bioinformatics. 2008;9(140). http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2324100/.</ref>
== Примечания ==
== Примечания ==

Версия 12:07, 6 мая 2010

Нормализация - важный этап предобработки ДНК-микрочипов, позволяющий сделать несколько рассматриваемых в эксперименте чипов пригодными к сравнению между собой. Основная цель анализа на этом этапе - исключить влияние систематических небиологических различий между микрочипами. Источников таких различий множество: вариации эффективности обратной транскрипции, маркировки красителями, гибридизации, физические различия между чипами (повреждения, царапины), небольшие различия в концентрации реагентов, вариация лабораторных условий.

Используются следующие методы нормализации.

Содержание

Масштабирование

Один из ДНК-микрочипов выбирается в качестве базового, затем все остальные масштабируются таким образом, чтобы их средняя интенсивность равнялась средней интенсивности базового (этот способ эквивалентен построению линейной регрессии каждого чипа на базовый и последующей нормализации при помощи регрессионной функции).

Для большей устойчивости можно использовать усечённое среднее. Так, в стандартном программном обеспечении производителя микрочипов Affymetrix перед подсчётом среднего отбрасываются по 2% наибольших и наименьших значений интенсивности. Другая модификация - масштабирование к средней интенсивности не по всему базовому чипу, а по каждому подмножеству его проб, соответствующих одному гену.

Affymetrix предлагает использовать этот вид нормализации на последнем этапе предобработки, применяя масштабирование непосредственно к матрицам экспрессии, однако, возможно и его применение к матрицам интенсивности.

Нелинейные методы

cross-validated splines[1], running median lines[1], loess smoothers[1]

Квантильная нормализация

Циклическая нормализация при помощи локальной регрессии

Алгоритм LOWESS

LVS-нормализация

[1]

Примечания

Личные инструменты