高通量基因表达数据的预处理策略
2013-11-18 MedSci MedSci原创
一次微阵列实验能获得细胞在某一条件下的全基因组表达数据，包含成千上万个基因在细胞中的相对或绝对丰度，不同条件(细胞周期的不同阶段、药物作用时间、肿瘤类型、不同病人等)下的全基因组表达数据就构成了一个G×N的数据矩阵M，通常情况下G>>N，其中每一个元素 表示第 i 个基因在第 j 个条件下的表达水平值(在多数应用情况下，是 Ratio 值或 log(Ratio) )，行向量
一次微阵列实验能获得细胞在某一条件下的全基因组表达数据，包含成千上万个基因在细胞中的相对或绝对丰度，不同条件(细胞周期的不同阶段、药物作用时间、肿瘤类型、不同病人等)下的全基因组表达数据就构成了一个G×N的数据矩阵M，通常情况下G>>N，其中每一个元素 表示第 i 个基因在第 j 个条件下的表达水平值(在多数应用情况下，是 Ratio 值或 log(Ratio) )，行向量 代表基因 i 在 N 个条件下的表达水平，称为基因 i 的表达谱，列向量 代表某一条件下的各基因的表达水平。 (8-1) 对基因表达 数据进行聚类、分类等数据分析之前，往往需要进行预处理，包括对丢失数据进行填补、清除不完整的数据或合并重复数据等数据清洗，根据分析的目的进行数据过滤，以及针对分析方法选择合适的数据转换方法等。 数据清洗是数据分析前必须进行的一项工作，对于基因表达数据，目的是去除表达水平是负值或很小的数据、或者明显的噪声数据 ( 单个异常大或小的峰谷信号 ) ，同时处理缺失数据。 DNA 微阵列实验得到的数据一般是经过归一化处理的，每个点的信号强度是前景信号减去背景信号
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