3-芯片数据的基本处理和分析
芯片的基本原理和应用
芯片的基本原理和应用1. 芯片的定义芯片是指集成电子器件、电路和功能模块的微小硅片。
它是现代电子设备中最基本的元件，被广泛应用于计算机、手机、家电等各种电子设备中。
2. 芯片的基本原理芯片的基本原理包括以下几个方面：2.1 半导体材料芯片的制作主要采用半导体材料，如硅、锗等。
半导体材料具有在一定条件下既可以导电也可以绝缘的特性，利用这种特性可以制造出各种功能的芯片。
2.2 工艺流程芯片的制作过程包括晶圆清洗、掩膜制作、光刻、蚀刻等多个工艺步骤。
通过这些工艺步骤，将半导体材料上形成复杂的电路结构。
2.3 晶体管芯片的核心部件是晶体管，晶体管是控制电流的开关。
芯片中的晶体管通过控制电子的流动来实现各种逻辑运算和信号处理功能。
2.4 集成电路芯片中包含了大量的集成电路，这些集成电路可以实现各种功能，如处理器、存储器、输入输出接口等。
不同功能的集成电路组合在一起，形成了完整的芯片。
3. 芯片的应用芯片在各个领域都有广泛的应用，以下列举了一些常见的应用场景：3.1 计算机芯片作为计算机的核心部件，用于实现中央处理器（CPU）、内存、显卡等关键功能。
计算机的性能和功能都与芯片的设计和制造密切相关。
3.2 通信设备手机、通信基站等通信设备中的芯片可以实现无线通信、数据处理、信号解码等功能。
芯片的不断进步和突破，推动了通信技术的不断发展和提升。
3.3 家电智能家居、家电产品中的芯片可以实现控制、监测、处理等功能。
通过芯片的应用，家电产品可以实现远程控制、智能化管理等特性，提高了生活的便捷性和舒适度。
3.4 汽车现代汽车中广泛使用芯片，用于电控系统、导航系统、驾驶辅助系统等。
芯片的应用提升了汽车的智能化水平，增加了安全性和便利性。
3.5 医疗设备医疗设备中的芯片可以实现信号采集、数据处理、诊断判断等功能。
芯片的应用促进了医疗设备的升级，提高了医疗诊断和治疗的准确性和效率。
3.6 工业控制在工业自动化领域，芯片被广泛应用于工控系统、仪器仪表等设备中。
基因芯片数据对数
基因芯片数据对数化的原因在于原始数据呈现偏态分布，对数转化后呈近似正态分布，便于后续的数据分析。
具体来说，基因芯片数据对数化有以下几个步骤：
1. 数据提取：从芯片的荧光扫描图像信号中提取出基因表达值。
2. 对数化：将原始数据转化为对数值，以便进行后续的数据分析。
3. 探针过滤：去除表达水平是负值或很小的数据，以及明显的噪音数据和物理因素导致的信号污染。
4. 补缺失值：处理数据中的缺失值，包括非随机缺失和随机缺失。
5. 标准化：将数据进行标准化处理，消除实验操作误差和样品制备与处理上的瑕疵。
6. 基因过滤：移除重复出现的探针数据和flagged 数据。
7. 技术性重复比较：计算Pearson相关系数（R值），当R值超过0.975时，认为实验结果可信，才继续后续的分析流程。
8. 差异基因找寻：将实验组与对照组的荧光表现强度差异数据进行对数化转换，并进行计算，以找寻差异表现基因。
总的来说，基因芯片数据的对数化处理是进行数据分析的重要步骤，它可以提高数据的可信度、消除误差、标准化数据和找寻差异基因等。
如需了解更多关于基因芯片数据对数化的信息，建议查阅生物学领域相关的学术文献或咨询该领域的专家。
生物芯片实验报告
实验名称：基因表达水平检测实验目的：1. 学习和掌握生物芯片技术的基本原理和操作流程。
2. 通过基因芯片技术检测特定基因在不同样本中的表达水平。
3. 分析实验数据，验证实验结果的可靠性。
实验材料：1. 基因芯片：包含待检测基因和对照基因。
2. 样本：待检测的组织或细胞。
3. 标准品：已知表达水平的对照样本。
4. 实验试剂：包括核酸提取试剂、PCR扩增试剂、杂交试剂、洗涤液等。
5. 仪器设备：PCR仪、杂交仪、荧光显微镜、凝胶成像系统等。
实验步骤：1. 样本处理：- 提取待检测样本的总RNA。
- 使用DNase I去除DNA污染。
- 通过RNeasy Mini Kit进行纯化。
2. cDNA合成：- 使用Oligo(dT) primers进行第一链合成。
- 使用Reverse Transcriptase进行第二链合成。
3. PCR扩增：- 使用PCR试剂进行目的基因的扩增。
- 通过琼脂糖凝胶电泳检测扩增产物。
4. 标记：- 将扩增产物与荧光标记的寡核苷酸探针杂交。
5. 杂交与洗涤：- 将杂交后的芯片放入杂交仪中进行杂交。
- 使用洗涤液进行洗涤。
6. 扫描与分析：- 使用荧光显微镜或凝胶成像系统扫描芯片。
- 使用软件分析杂交信号，计算基因表达水平。
实验结果：通过实验，成功地将待检测基因的cDNA与荧光标记的探针杂交，并在芯片上得到了清晰的信号。
通过比较待检测样本与标准品的结果，可以判断待检测基因在不同样本中的表达水平。
数据分析：1. 对比待检测样本与标准品的信号强度，计算基因表达水平的相对值。
2. 分析不同样本之间基因表达水平的差异。
3. 对比实验结果与已知文献报道的结果，验证实验结果的可靠性。
结论：本次实验成功利用生物芯片技术检测了待检测基因在不同样本中的表达水平。
实验结果表明，生物芯片技术在基因表达水平检测方面具有高效、准确、高通量的特点，为基因功能研究和疾病诊断提供了有力工具。
实验讨论：1. 实验过程中可能存在的误差来源，如RNA提取、PCR扩增、杂交等步骤的误差。
ddr3芯片物理位宽 -回复
ddr3芯片物理位宽-回复DD3芯片物理位宽是指存储器模块中数据通路的宽度，也称为数据位宽。
在本文中，我们将分析DDR3芯片的物理位宽，了解其工作原理以及与计算机性能之间的关系。
首先，让我们回顾一下计算机内存的基本原理。
内存在计算机系统中起着临时存储数据的重要作用。
CPU在执行指令时，会从内存中读取数据并进行各种操作。
数据通常以二进制形式存储，并通过数据总线传输。
数据总线的宽度决定了每次可以传输的数据量。
这就是物理位宽的概念。
在DDR3芯片中，物理位宽决定了每个存储单元能够存储的位数。
DDR3芯片的物理位宽通常为64位或者更高。
这意味着每次从存储芯片读取或写入数据时，可以同时操作64位（8字节）的数据。
物理位宽的增加可以提高数据传输速度，从而提升计算机的性能。
那么，DDR3芯片的物理位宽是如何实现的呢？DDR3芯片中的存储单元是由晶体管和电容构成的。
每个存储单元可以存储一个位（0或1）。
为了提高存储容量，DDR3芯片将存储单元组织成存储体（例如存储数组）。
存储体的每一行称为一个字。
一个字通常包含64位。
为了实现物理位宽，DDR3芯片使用了多个存储体并联的方式。
存储体通常分为多个独立的存储数组，每个存储数组对应一个物理位宽的子组。
比如，64位物理位宽的DDR3芯片可能由8个存储数组组成，每个存储数组包含8位数据。
这样，当CPU需要读取或写入数据时，可以同时访问这些存储数组，实现同步读写操作。
此外，DDR3芯片还使用了交错连接的技术来提高数据传输的效率。
交错连接指的是将相邻的存储数组分别连接到不同的数据总线上。
通过这种方式，可以同时传输多个字的数据。
例如，64位物理位宽的DDR3芯片可能分为两个子组，每个子组包含4个存储字。
当CPU需要读取数据时，可以同时访问两个子组，总共读取8字的数据，这样可以大大提高数据传输的效率。
DDR3芯片的物理位宽对计算机性能有着重要的影响。
较宽的物理位宽可以提供更高的数据传输速度，从而加快计算机的运行速度。
芯片分析报告
芯片分析报告概述芯片是现代电子设备中至关重要的组成部分，它们通过集成电路上的微小电子器件实现各种功能。
本文档将对一款特定芯片进行分析，包括其主要特征、性能指标、应用领域和未来发展趋势等方面。
芯片特征该芯片的主要特征包括：1.集成度高：该芯片采用先进的制造工艺，拥有极高的集成度，能够将多个功能模块集成在单一芯片上，减小设备体积和功耗。
2.处理能力强：该芯片采用高性能处理器核心，拥有出色的计算和执行能力，能够满足复杂应用场景的需求。
3.低功耗设计：该芯片在设计上充分考虑了功耗问题，采用先进的低功耗技术，能够在保证性能的同时降低功耗。
4.多功能支持：该芯片支持多种通信协议和接口，如WiFi、蓝牙、USB等，能够适应不同应用需求。
性能指标该芯片的性能指标主要包括以下几个方面：1.处理能力：该芯片的处理能力表现优秀，能够高效地执行各种复杂任务。
2.存储容量：该芯片的存储容量较大，可以满足大规模数据处理的需求。
3.通信速率：该芯片支持高速数据传输，能够实现快速的数据交换和通信。
4.芯片功耗：该芯片的功耗较低，能够降低设备的能耗，延长设备的使用时间。
应用领域该芯片适用于多个应用领域，主要包括：1.智能手机：该芯片可用于智能手机中的处理器和通信模块，提供出色的性能和高速的数据传输。
2.物联网设备：该芯片支持多种通信协议，适用于物联网设备中的传感器和控制模块，实现设备之间的互联互通。
3.智能家居：该芯片可用于智能家居设备中的中央控制器，实现家庭设备之间的智能联动和远程控制。
4.工业自动化：该芯片的高性能和多功能支持使其成为工业自动化设备中的重要组成部分，实现设备的高效控制和数据处理。
未来发展趋势随着科技的不断进步和需求的不断增长，芯片领域的发展也呈现出以下几个趋势：1.高性能：芯片的处理能力将不断提升，能够处理更加复杂和计算密集的任务。
2.低功耗：芯片的功耗将进一步降低，延长设备的使用时间。
3.高集成度：芯片的集成度将继续提高，功能模块将变得更加紧凑和集中。
基因芯片的操作流程及步骤
基因芯片的操作流程及步骤基因芯片是一种用于检测和分析基因表达的高通量技术。
它能够同时检测上万个基因，在生物医学研究、生物工程和临床诊断等领域具有重要的应用价值。
基因芯片的操作流程主要包括前处理、杂交、显像和数据分析等步骤。
下面是详细的操作流程及各步骤的介绍。
1.前处理：a.提取RNA：从细胞或组织中提取总RNA，可以使用常规的酚/氯仿法或者商业化的RNA提取试剂盒等方法。
b.反转录：使用反转录酶将RNA逆转录成cDNA，以便进一步扩增和检测。
这一步骤可以使用随机引物或专用的引物结合反转录酶进行。
2.样品标记：a.样品标记：将cDNA样品标记为荧光基团，例如使用荧光染料dCTP 或其他标记物。
b.去除杂交物：通过水解或其他方法去除未反应的标记试剂，并纯化标记后的cDNA样品。
3.制备探针：a.设计探针：选择适当的探针序列，通常是与待检测基因的特定片段互补的DNA片段，用于检测基因表达。
b.生产探针：使用DNA合成技术或PCR等方法合成大量的探针，通常是固定在玻片上的寡核苷酸序列。
4.杂交：a.样品混合：将标记后的cDNA样品与探针混合，可以加入包含缓冲液、杂交解聚剂等的杂交液。
b.杂交反应：在恒温条件下，将混合物进行杂交反应，使探针与标记的cDNA靶标发生互补反应，形成探针-靶标复合物。
5.洗涤：a.洗涤：使用一系列含有不同浓度盐或洗涤缓冲液的溶液，去除没有结合的或非特异结合的探针-靶标复合物。
b.除去二级结构和非特异结合：使用高盐浓度的洗涤缓冲液或其他特定条件洗涤，去除可能形成的非特异结合和二级结构。
6.显像：a.扫描：使用光学设备测量芯片上的荧光强度，将探针-靶标复合物的检测结果转化为数字信号。
b.校准：对每个荧光信号进行校准，以消除技术偏差和背景噪声。
7.数据分析：a.数据提取：将荧光强度数据转化为基因表达的相对量，通常是使用专门的数据分析软件进行。
b.统计分析：使用统计学方法对基因表达数据进行分析，包括聚类分析、差异表达分析和信号通路分析等。
芯片讲解知识点总结
芯片讲解知识点总结一、芯片的基本结构芯片的基本结构通常包括晶体管、导线、电容和电阻等元件，这些元件通过微米级的工艺在芯片表面形成复杂的电路。
晶体管是芯片的基本元件，用于控制电信号的流动，实现逻辑运算和存储等功能。
导线则用于连接各个元件，形成复杂的电路结构，实现各种功能。
电容和电阻则用于调节电路的电性能，保证电路的稳定性和可靠性。
二、芯片的制造工艺芯片的制造工艺通常包括晶圆加工、工艺流程、掩膜光刻、离子注入、腐蚀蚀刻等环节。
首先，通过高纯度的硅材料制成大面积而薄的圆盘状硅片，即晶圆。
然后，在晶圆表面加工微米级的电路结构，通过掩膜光刻技术，将电路结构呈现在晶圆表面，然后进行离子注入和腐蚀蚀刻等工艺，最终形成复杂的电路结构。
整个制造工艺需要高精度的设备和技术支持，耗时耗力，成本也很高。
三、芯片的常见类型根据功能和用途的不同，芯片可以分为各种类型，包括微处理器、存储芯片、传感器芯片、集成电路等。
微处理器芯片是计算机和电子设备的核心组件，用于执行各种计算任务，是实现设备功能的重要部分。
存储芯片用于存储数据和程序，包括闪存、DRAM、SRAM等类型。
传感器芯片用于感知外界环境，包括光、声、温度、压力等各种传感器。
集成电路是指将多种功能集成在一个芯片中，实现各种复杂功能，如通信芯片、控制芯片、驱动芯片等。
四、芯片的发展趋势随着科学技术的不断发展，芯片也在不断演化和升级，主要体现在以下几个方面。
首先，芯片的制造工艺不断进步，从微米级到纳米级，将使得芯片的功能更加强大，性能更加稳定。
其次，芯片的功能不断拓展，从计算任务到图像处理、人工智能等各种复杂任务，将使得芯片的应用领域更加广泛。
再次，芯片的体积不断缩小，功耗不断降低，将使得电子设备更加轻薄、便携和节能。
最后，芯片的应用场景不断扩大，从传统的计算机、手机到物联网、智能家居等各种领域，将使得芯片的需求量持续增加，市场规模不断扩大。
在总结的部分，芯片作为电子设备的核心组件，具有重要的意义，其技术和应用场景的不断发展将对人类社会产生深远的影响，我们需要不断关注芯片技术的发展动向，掌握芯片的相关知识，从而更好地应对日益复杂的科技社会。
基因芯片数据处理流程与分析介绍
基因芯片数据处理流程与分析介绍关键词：基因芯片数据处理当人类基因体定序计划的重要里程碑完成之后，生命科学正式迈入了一个后基因体时代，基因芯片(microarray)的出现让研究人员得以宏观的视野来探讨分子机转。
不过分析是相当复杂的学问，正因为基因芯片成千上万的信息使得分析数据量庞大，更需要应用到生物统计与生物信息相关软件的协助。
要取得一完整的数据结果，除了前端的实验设计与操作的无暇外，如何以精确的分析取得可信数据，运筹帷幄于方寸之间，更是画龙点睛的关键。
基因芯片的应用基因芯片可以同时针对生物体内数以千计的基因进行表现量分析，对于科学研究者而言，不论是细胞的生命周期、生化调控路径、蛋白质交互作用关系等等研究，或是药物研发中对于药物作用目标基因的筛选，到临床的疾病诊断预测，都为基因芯片可以发挥功用的范畴。
基因表现图谱抓取了时间点当下所有的动态基因表现情形，将所有的探针所代表的基因与荧光强度转换成基本数据(raw data)后，仿如尚未解密前的达文西密码，隐藏的奥秘由丝丝的线索串联绵延，有待专家抽丝剥茧，如剥洋葱般从外而内层层解析出数千数万数据下的隐晦含义。
要获得有意义的分析结果，恐怕不能如泼墨画般洒脱随兴所致。
从raw data取得后，需要一连贯的分析流程(图一)，经过许多统计方法，才能条清理明的将raw data整理出一初步的分析数据，当处理到取得实验组除以对照组的对数值后(Iog2 ratio)，大约完成初步的统计工作，可进展到下一步的进阶分析阶段。
Rosetta profile error model calculation2Sqweeze replicated probes^Normalize intensities (exclude flagged ^nd wontroldata) with median scaling"Basic statistic plot and Pearson correlationcoefficient^Combine tech nicar repeatPairwise ratid calculation图一、整体分析流程。
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LOWESS (Locfit) normalization
Iterative linear regression normalization Iterative log mean centering normalization • 低质量数据过滤方法 Flip-dye consistency checking Ratio Statistics confidence interval checking Invalid-intensity checking Cross-file-trim • 差异表达基因识别方法 Slice analysis (non-statistical) Cross-slide replicates t-test (statistical) Cross-slide one-class SAM (statistical)
MeV 4.6.2支持的文件格式
• • • • • • MIDAS MEV, TAV 格式 表格格式 GEO格式 Affymetrix格式 GPR格式 Agilent格式
MeV 4.6.2程序主界面
常用工具栏
结果界面
导航栏
芯片数据聚类分析和差异表达基因筛选
1 表格格式数据的读入与转化
2 系统聚类法对基因和样本聚类 3 使用SAM（significance analysis for microarrays）查找差异表达基因
Box plot (.box)
课堂练习
• 使用MIDAS处理testdata.mev，并查看结果文件； • MIDAS程序位置：C:\zcni\shiyan3\MIDAS2_19，双击 Midas.bat打开程序； • 输入文件testdata.mev由ExpressConverter产生，在 C:\Program Files\ExpressConverter\Samples\。
芯片数据聚类分析和差异表达基因筛选
基因表达研究中通常假设表达水平相似的基 因可能参与相同或相似的生物学过程，因而它们 具有相似的基因表达谱。 例： 在临床或诊断学等领域中，为研究某些 疾病的发生机制，通常对正常组织和肿瘤组织细 胞间的基因表达情况作比较分析，从中筛选出具 有显著差异的表达基因。
下载地址：/mev.html 。 此程序不用安装下载后解压就可以使用（需要先安装Java） 进入软件所在的文件夹（免安装），双击打开TMEV.bat文件，会出现后台 运行窗口和图形界面窗口。
Computation on Pathway Content
•
GenMAPP安装和更新
• 下载地址： ； • 双击安装文件安装GenMAPP； • 打 开 GenMAPP 程 序 ， 从 菜 单 “ Data → Download Data from ” 下 载自 己 感 兴趣 物 种 的 MAPP文件和Gene Database。
实习三： 芯片数据的基本处理和分析 王斌
王丹 蒋 琰 阮陟
浙江加州国际纳米技术研究院(ZCNI)
课程内容
实习一 实习二 基因组数据注释和功能分析 核苷酸序列分析
基因组学 系 统 生 物 学
实习三
实习四 实习五 实习六
芯片数据的基本处理和分析
蛋白质结构与功能分析 蛋白质组学数据分析
转录物组学
蛋白质组学
Step 3：标准化（包括区块间的均一化）
Step 4：结果文件的输出
MIDAS统计作图（MIDAS Investigation窗口查看）
log-ratios histogram(.his)
Intensity plot (.ity)
Intensity plot (.lty)
R-I (.prc)
Express Converter主界面：
ExpressConverter使用方法：
1. 2. 3. 选择“Input Format→GenPix”,指定输入的文件格式; 选择“File→Select input files”，选定一个或多个需要转 换的文件; 选择“File→Start converting”，格式开始转换。
3 使用SAM查找差异表达基因
①
② ③
不同实验类型
样本分组
④
⑤
SAM结果：Expression Images
SAM结果：Centroid Graphs
SAM结果：Expression Graphs
SAM结果：Table Views
课堂练习
• 使用MeV处理TDMS_format_sample.txt ，并查看结果文件； • MEV程序位置：C:\zcni\shiyan3\MeV_4_6，双击TMEV.bat 打开程序； • 输入文件TDMS_format_sample.txt位于： C:\zcni\shiyan3\MeV_4_3\data\。
①
1 表格格式数据的读入与转化
1 选择“File→Load Data”弹出导 入数据对话框
③ ②
④
⑤
⑥
数据起始位置
不同颜色表示相对表达量 样本名
基因名
Heatmap View
2 系统聚类法对基因和样本聚类
①
②
聚类分析结果图：
存储和注释感兴趣的分类：
①单击鼠标左键选中目标分类使其高亮化； ②右键选择菜单中的Store Cluster，并设置注释的名称和颜色等信息。
good
芯片内的数据标准化 （Normalization）
由于样本差异、荧光标记效率和检 出率的不平衡等因素，需对cy3和cy5的 原始提取信号进行均衡和修正才能进一 步分析实验数据，Normalization正是基 于此种目的。
MIDAS 可选的数据处理方法
• 标准化处理方法 Total Intensity normalization Ratio Statistics normalization Standard deviation regularization In-slide replicates analysis MA-ANOVA
Low intensity filter Spot QC flag checking Signal/Noise checking
芯片内的数据标准化（Normalization）
A
A
MA plot
M=log2(R/G)
A=log2√R*G
In many microarray gene expression experiments, the general assumption is that most of the genes would not see any change in their expression. Therefore the majority of the points on the y axis (M) would be located at 0, since log(1) is 0.
MIDAS: 数据基本处理
下载地址是：/midas.html
此程序不用安装下载后解压就可以使用。（需要先安装Java）
进入文件夹，双击打开Midas.bat文件，会出现后台运行窗口和图形界面窗口。
低质量数据过滤
• 根据Flag过滤
• 根据信号和背景值过滤
MEV文件：MEV格式的芯片数据
区块间均一化处理
用MIDAS处理单张双色芯片的基本流程
1. 2. 3. 4. 芯片数据的读入； 低质量数据的过滤； 标准化（包括区块间的均一化）； 结果文件的输出。
MIDAS 程序主界面
可选的数据处理步骤
各个处理步骤的相应参数
数据分析 流程设计
程序运行状况显示
Step 1：芯片数据的读入
Step 2：低质量数据的过滤
GenMAPP基本概念
• MAPP：描述了模式生物的代谢途径图。 目 前 MAPP 数 据 库 中 包 含 了 人 (H.sapiens) 、 小 鼠 (M.musculus)、大鼠 (R.norvegicus)、酵母 (S.cerevisiae)、 线虫 (C.elegans)、狗 (C.familiaris)、鸡 (G.gallus)、牛 (B.taurus)、果蝇 (D.melanogaster)和斑马鱼 (D.rerio)等 模式生物。
GenMAPP
一款将芯片数据和代谢途径结合起来的图形化显示工具
Why Pathway Analysis?
Intuitive to Biologists
• • • • Provide a biological context for results More efficient than searching databases gene-by-gene Intuitive data display for sharing data Analyze over-representation of changed genes on pathways and ontologies Generate and compare pathway signatures between models
待状态栏显示“Converting is successful”后， 格式转换完 成。此时在原genepix存放的文件夹中会出现文件名相同 但扩展名不同的.mev和.ann的文件。
input
output
MEV格式的芯片数据
MEV注释文件（后缀名为.ann）
课堂练习
TIGR TM4:
A package of Open Source software programs for Microarray analysis
（ / ）
芯片数据采集（读取扫描图）
数据基本处理
存储整理芯片数据（数据库）
芯片数据分析结果的图形显示
GenePix格式（.gpr）