Нормализация ДНК-микрочипов

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Методы нормализации)
(Масштабирование)
Строка 13: Строка 13:
Affymetrix предлагает использовать этот вид нормализации на последнем этапе предобработки, применяя масштабирование непосредственно к матрицам экспрессии, однако, возможно и его применение к матрицам интенсивности.
Affymetrix предлагает использовать этот вид нормализации на последнем этапе предобработки, применяя масштабирование непосредственно к матрицам экспрессии, однако, возможно и его применение к матрицам интенсивности.
-
1. Выбрать столбец <tex>j</tex> матрицы <tex>X</tex> в качестве базового.
+
====Схема выполнения масштабирования====
-
 
+
# Выбрать столбец <tex>j</tex> матрицы <tex>X</tex> в качестве базового.
-
2. Вычислить (усечённое) среднее <tex>\tilde{X}_j</tex> по столбцу <tex>j</tex>
+
# Вычислить (усечённое) среднее <tex>\tilde{X}_j</tex> по столбцу <tex>j</tex>
-
 
+
# Для всех остальных столбцов матрицы <tex>X</tex>: вычислить (усечённое) среднее <tex>\tilde{X}_i</tex> по столбцу <tex>i</tex>; вычислить <tex>\beta_i=\tilde{X}_j/\tilde{X}_i</tex>; каждый элемент столбца <tex>i</tex> умножить на <tex>\beta_i</tex>.
-
3. Для всех остальных столбцов матрицы <tex>X</tex>: вычислить (усечённое) среднее <tex>\tilde{X}_i</tex> по столбцу <tex>i</tex>; вычислить <tex>\beta_i=\tilde{X}_j/\tilde{X}_i</tex>; каждый элемент столбца <tex>i</tex> умножить на <tex>\beta_i</tex>.
+
=== Нелинейные методы ===
=== Нелинейные методы ===

Версия 14:45, 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.

Содержание

Парадигмы нормализации

Нормализация на все гены, нормализация на гены домашнего хозяйства, нормализация на стабильные гены[1]

Методы нормализации

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.

Схема выполнения масштабирования

  1. Выбрать столбец j матрицы X в качестве базового.
  2. Вычислить (усечённое) среднее \tilde{X}_j по столбцу j
  3. Для всех остальных столбцов матрицы X: вычислить (усечённое) среднее \tilde{X}_i по столбцу i; вычислить \beta_i=\tilde{X}_j/\tilde{X}_i; каждый элемент столбца i умножить на \beta_i.

Нелинейные методы

Предложено большое количество нелинейных способов cross-validated splines[1], running median lines[1], loess smoothers[1]

Квантильная нормализация

Циклическая нормализация при помощи локальной регрессии

Алгоритм LOWESS

Примечания

Личные инструменты