基因芯片数据标准化
基因芯片数据预处理过程
基因芯片数据预处理过程
基因芯片数据预处理是指对原始基因芯片数据进行处理、清洗和标准化的过程。
下面是基因芯片数据预处理的主要步骤：
1. 数据导入和存储：将基因芯片数据从原始格式导入到计算机中，并确定存储格式，如矩阵形式。
2. 数据清洗：去除无效数据、缺失数据、异常值和重复数据，以确保数据的质量和一致性。
3. 数据标准化：由于基因芯片数据通常具有不同的量级和分布，需要对数据进行标准化，以便在后续的分析中比较和综合不同样本或基因的表达数据。
常用的标准化方法有Z-score标准化
和最大最小值归一化等。
4. 数据变换：对数据进行变换，以满足统计分析的假设前提。
常见的变换方法包括对数变换、幂变换和Box-Cox变换等。
5. 数据分割：将数据按照实验组和对照组分割，以便在差异分析中进行比较。
6. 批次效应校正：由于实验过程中可能存在批次效应，即同一批次下的样本可能具有相似的表达模式，因此需要对数据进行批次效应校正，以消除批次效应对差异分析的影响。
7. 基因筛选：基因芯片数据通常包含大量的基因，为了减少多重比较问题和提高模型的可解释性，需要对基因进行筛选，选
择具有显著差异表达的基因进行后续分析。
8. 数据集成和整合：将不同芯片平台或实验中得到的数据进行整合，以增加样本量和数据的可靠性。
以上是基因芯片数据预处理的一般步骤，根据具体的研究目的和数据特点，可能还会有其他特定的处理方法。
基因芯片（Affymetrix）分析2：芯片数据预处理
基因芯片（Affymetrix）分析2：芯片数据预处理基因芯片技术的特点是使用寡聚核苷酸探针检测基因。
前一节使用ReadAffy函数读取CEL文件获得的数据是探针水平的（probe level），即杂交信号，而芯片数据预处理的目的是将杂交信号转成表达数据（即表达水平数据，expression level data）。
存储探针水平数据的是AffyBatch类对象，而表达水平数据为ExpressionSet类对象。
基因芯片探针水平数据处理的R软件包有affy, affyPLM, affycomp, gcrma等，这些软件包都很有用。
如果没有安装可以通过运行下面R语句安装：Affy芯片数据的预处理一般有三个步骤：•背景处理（background adjustment）•归一化处理（normalization，或称为“标准化处理”）•汇总（summarization）。
最后一步获取表达水平数据。
需要说明的是，每个步骤都有很多不同的处理方法（算法），选择不同的处理方法对最终结果有非常大的影响。
选择哪种方法是仁者见仁智者见智，不同档次的杂志或编辑可能有不同的偏好。
1 需要了解的一点Affy芯片基础知识Affy基因芯片的探针长度为25个碱基，每个mRNA用11~20个探针去检测，检测同一个mRNA的一组探针称为probe sets。
由于探针长度较短，为保证杂交的特异性，affy公司为每个基因设计了两类探针，一类探针的序列与基因完全匹配，称为perfect match（PM）probes，另一类为不匹配的探针，称为mismatch （MM）probes。
PM和MM探针序列除第13个碱基外完全一样，在MM中把PM的第13个碱基换成了互补碱基。
PM和MM探针成对出现。
我们先使用前一节的方法载入数据并修改芯片名称：用pm和mm函数可查看每个探针的检测情况：上面显示的列名称就是探针的名称。
而基因名称用probeset名称表示：名称映射时会看到。
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。
样本均值标准化【一种基于类均值的肿瘤基因芯片数据的标准化方法】
样本均值标准化【一种基于类均值的肿瘤基因芯片数据的标准化方法】摘要：分析了当前常用的标准化方法在肿瘤基因芯片中引起错误分类的原因，提出了一种基于类均值的标准化方法，该方法对基因表达谱进行双向标准化，并将标准化过程与聚类过程相互缠绕，利用聚类结果来修正参照表达水平，选取了5组肿瘤基因芯片数据，用层次聚类和K-均值聚类算法在不同的方差水平上分别对常用的标准化和基于类均值的标准化处理后的基因表达数据进行聚类分析比较，实验结果表明，基于类均值的标准化方法能有效提高肿瘤基因表达谱聚类结果的质量。
关键词：肿瘤基因芯片；聚类分析；标准化；中心化；相关系数：Q332 ：A ：1007－7847(xx)03－0206－06肿瘤基因芯片分析是当前研究的一个热点，主要研究技术之一就是聚类分析，其目标是用某种相似性度量准则(如Pearson相关系数等)将样本或基因组织成有意义的组，对基因聚类，有助于对基因功能、基因调控及细胞过程等进行综合研究：对样本聚类，可以确定和发现新的肿瘤类型，从而对相应的诊断、治疗和预防有很大帮助，有多种聚类算法已被成功地用于基因表达谱的聚类分析，如层次聚类(hierarchical clustering)，K-均值聚类(K-means clustering)等。
然而，基因芯片实验中的误差很多，如荧光标记效率、扫描参数的设置以及空间位置的差异等，这些都可能对基因表达水平的测量产生影响，从而导致较差的聚类效果，因此，为了消除这些外界因素引起的误差，使基因表达数据能够真实地反映测量样本的生物学差异，需要对基因表达数据进行标准化处理，虽然，已有许多文献介绍了当前常用的标准化方法。
但还没有文献在理论上对其作用机理进行深入地阐述，概括起来，常用的标准化方法包括零均值单位方差方法和数据中心化方法，它们都是用均值或中值对样本或基因进行标准化处理，但是，这些方法处理后的数据不能正确反映出类别差异，在以相关系数为相似性度量准则的聚类算法中，尤其在基因表达谱中存在极端值，或者各类包含的样本或基因数量相差较大的情况下，会引起类型偏倚，从而导致样本或基因的错误分类。
基因芯片表达数据的标准化策略研究
论著 文章编号:100025404(2004)0720594204基因芯片表达数据的标准化策略研究伍亚舟1,张彦琦1,黄明辉2,杨梦苏3,曾志雄3,易 东1 (1第三军医大学预防医学系卫生统计学教研室,重庆400038; 2香港城市大学深圳研究院,深圳518057;3香港城市大学基因组科技应用研究中心,香港) 提 要:目的 从统计学、数学和生物信息学相结合的角度,探讨针对不同密度基因芯片(microarray,gene chip)如何进行数据标准化处理与分析,寻找表达上有显著性差别的基因。
方法 在Excel和S pss软件中,采用总强度标准化法(total intensity normalization,TI N)和局部加权线性回归标准化法(locally weighted linear regression normalization,LW LRN)对高低密度芯片数据进行分析处理。
结果 这些方法能有效地减少系统误差产生的影响,使处理后的数据更加具有可比性和可靠性。
结论 本研究提供的分析方法在减少系统误差基础上能较好地找出芯片上有显著性差异表达的基因,不过标准化方法还处于起步和发展的阶段,需进一步完善;但随着非线性技术的不断完善,计算机软硬件的快速发展,芯片海量数据分析处理方面的研究将得到新的突破。
关键词:基因芯片(微阵列);标准化因子;表达比;显著性差异 中图法分类号:R319;R394.2 文献标识码:AN ormalization and analysis of expression data of gene chipsW U Y a2zhou1,ZH ANG Y an2qi1,H UANGMing2hui2,Y ANGMeng2su3,ZE NG Zhi2xiong3,YI D ong1(1Department of Health S ta2 tistics,C ollege of Preventive Medicine,Third M ilitary Medical University,Chongqing400038;2Shenzhen Institute,City University of H ong K ong, Shenzhen518057,China;3Applied Research Center for G enomics T echnology,City University of H ong K ong,H ong K ong) Abstract:Objective T o explore how to conduct normalization and analysis of different density of gene chips based on statistics,maths,and bioin formatics for the purpose of finding significantly differentially expressed genes.Methods By the aid of Excel and SPSS s oftwares,data from high or low density chips were analyzed by total inten2 sity normalization(TI N)and locally weighted linear regression normalization(LW LRN)methods.Re sults These methods could effectively reduce the influence resulted from the system errors,s o the processed data were m ore com2 parable and reliable.Conclusion The methods mentioned in this paper can be helpful for the finding of significantly differentially expressed genes on the basis of decrease of system errors.H owever,normalization methods,still at the beginning and developing stages,need to be further im proved.With the development of non2linear technology,s oft2 ware,and hardware of the com puter,great achievements will be made in the studies of the analysis of enorm ous am ount of microarray data. K ey w ords:gene chip(microarray);normalization factor;expression ratio;significant difference 基因芯片是近年来实验分子生物学的技术突破之一。
生物信息学讲义——基因芯片数据分析资料
生物信息学讲义——基因芯片数据分析资料基因芯片是一种高通量的技术，可以用于同时检测和量化数以千计的基因在一个样本中的表达水平。
通过分析基因芯片数据，我们可以获得大量的基因表达信息，并进一步了解基因在不同条件和疾病状态下的调控和功能。
下面是一份关于基因芯片数据分析的讲义。
一、基因芯片数据的处理与预处理1.数据获取与质控-从基因芯片实验中获取原始数据（CEL文件）。
-进行质控，包括检查芯片质量、样本质量和数据质量。
2.数据预处理-背景校正：去除背景信号，减小非特异性杂音。
-样本标准化：对样本间进行标准化处理，消除技术变异和样本间差异。
-基因过滤：去除低表达和不变的基因，减少多重检验问题。
二、差异基因分析1.统计分析-基于统计学的差异表达分析方法，如t检验、方差分析（ANOVA）等。
-根据差异分析结果，获取差异表达的基因列表。
2.功能注释与生物学解释-对差异表达的基因进行功能注释，包括富集分析、通路分析和基因功能类别分析等。
-通过生物学数据库查询和文献阅读，解释差异表达基因的生物学意义和可能的调控机制。
三、基因共表达网络分析1.相关性分析-计算基因间的相关系数，筛选出相关性较高的基因对。
-构建基因共表达网络，通过网络可视化方式展示基因间的关系。
2.模块发现和功能注释-使用聚类算法将基因分组成不同的模块，每个模块表示一组具有相似表达模式的基因。
-对每个模块进行功能注释，了解模块内基因的共同功能或通路。
四、基因云图和热图分析1.基因云图-使用基因注释信息和基因表达水平，绘制基因表达的云图。
-通过颜色和大小表示基因的表达水平、功能注释等信息。
2.热图分析-根据基因表达水平计算基因间的相似性，将相似性转换为颜色，绘制热图。
-热图可用于显示基因表达模式的相似性和差异。
五、整合分析与生物信息学工具1.基因集富集分析-将差异表达的基因列表输入基因富集分析工具，寻找与特定通路、功能或疾病相关的基因集。
2.数据可视化工具- 使用生物信息学工具和软件，如R、Bioconductor、Cytoscape等，进行数据可视化和交互式分析。
基因芯片数据分析中的标准化算法和聚类算法
基因芯片数据分析中的标准化算法和聚类算法北京大学生命科学院 生物信息专业王向峰 学号：10211058摘要：基因芯片技术已经广泛的应用于各种模式生物的功能基因组的研究中，应用芯片技术可以高效，高通量的检测基因表达行为。
芯片数据分析中的标准化主要分为芯片内标准化和芯片间标准化，芯片内标准化根据目的不同可分为消除染色偏差的Lowess Normalization ，消除点样针头引起的空间差异的Print-tip Normalization 。
常用的芯片间标准化有Quantile Normalization ，Global Normalization 。
芯片数据分析中常见的聚类算法有分层聚类(Hierarchical clustering)、K 均值聚类(K-means clustering)、自组织图谱SOM (self organizing map)、PCA (principle component analysis)等等。
所有的聚类方法归结为有监督的学习和无监督的学习两种方法。
第一部分 基因芯片的数据标准化(Normalization)对基因芯片数据的标准化处理，主要目的是消除由于实验技术所导致的表达量(Intensity)的变化，并且使各个样本(sample)和平行实验的数据处于相同的水平，从而使我们可以得到具有生物学意义的基因表达量的变化。
标准化的方法根据芯片的种类、数据处理的阶段和目的不同而有所差异。
这里主要讨论一下双荧光染色(Red and Green Chip)的cDNA 微列阵(cDNA microarray)的标准化方法。
一、实验数据的预处理（data transformation ）的细胞进行培养(Cultured Cell)，以保证绝大部分的基因可以表达。
样本基因是根据试验设计的目的从不同组织，不同发育阶段，不同条件下培养的细胞中提取的cDNA 样本。
通过样本基因对参照基因的比值，而判断不同条件下的基因表达量的变化。
基因芯片数据标准化局部加权回归法权函数探究
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基因芯片数据标准化
基因芯片技术的发展为生物医学研究提供了全新的视角和方法，使得科学家们
能够更加深入地了解基因的表达和调控机制。
然而，基因芯片数据的标准化问题一直是该领域的一个重要挑战。
标准化是指将原始数据转化为可比较的形式，以便进行数据分析和挖掘。
本文将探讨基因芯片数据标准化的意义、方法和挑战。
首先，基因芯片数据标准化的意义非常重大。
标准化可以消除不同芯片平台、
实验批次和实验室之间的技术差异，使得数据具有可比性和可重复性。
这对于不同研究团队之间的数据共享和比较具有重要意义。
此外，标准化还可以提高数据的质量和准确性，为后续的生物信息学分析奠定基础。
其次，基因芯片数据标准化的方法主要包括数据预处理、正则化和标准化。
数
据预处理包括背景校正、数据过滤和缺失值处理，以确保原始数据的质量。
正则化是将原始数据进行归一化处理，消除不同样本之间的技术差异。
标准化则是将归一化后的数据进行比较和统一化处理，以便进行后续的数据分析。
然而，基因芯片数据标准化面临着诸多挑战。
首先，不同芯片平台和实验设计
会导致数据的技术差异，如何有效地消除这些差异是一个关键问题。
其次，标准化方法的选择和参数的设定对结果具有重要影响，如何选择合适的方法和参数是一个需要深入研究的问题。
此外，基因芯片数据本身具有高维度和复杂性，如何有效地进行标准化和降维处理也是一个挑战。
综上所述，基因芯片数据标准化是基因芯片技术研究中的一个重要环节。
标准
化的意义重大，可以提高数据的可比性和可重复性，为后续的生物信息学分析奠定基础。
标准化的方法包括数据预处理、正则化和标准化，但也面临诸多挑战。
因此，我们需要不断探索和改进标准化方法，以应对日益增长的基因芯片数据分析需求。
希望本文的讨论能够为相关研究提供一些参考和启发，推动基因芯片数据标准化领域的进一步发展。