差異表達基因分析ppt課件-免費閱讀
【正文】 降維可以減少無用信息和冗余信息，將高維數(shù)據(jù)轉換為易于處理的低維數(shù)據(jù)，減少了后續(xù)步驟處理的計算量，當降至三維以下時還可用于可視化技術 ， 從而發(fā)揮人在低維空間感知上的優(yōu)點，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集的空間分布、聚類性質等結構特征 。 基因篩選（ gene selection） 在進行分析之前，要先選擇用來分析的基因。 對數(shù)轉化（ logtransformation） 中心化處理（ center） 單位圓化 正態(tài)化（均值為 0，方差為 1） 缺失數(shù)據(jù)處理 芯片上的某些點可能因為芯片的缺陷、點像素強度達到飽和、點像素強度非常小等因素而產生異常的數(shù)據(jù)點，在數(shù)據(jù)的預處理階段把這些數(shù)據(jù)點刪除。Treeview軟件 Clusteramp。 T值排序 假如一個基因在幾張重復芯片的 M值都很小，但是這些 M值非常接近，所以 s值也非常小，這樣可能會導致 t值很大，從而會把這個本沒有差異表達的基因誤認為差異表達。)/σ . |Z|= 在寡核苷酸芯片中，芯片上的基因在相應實驗條件下或相應組織中也只是有很小一部分基因有表達，可以假定強度滿足對數(shù)正態(tài)分布，同樣可以對其作 Z變換，使其具有統(tǒng)計意義。這個篩選的標準就稱為差異表達基因的閾值。在 Affymetrix等短的寡核苷酸芯片中，采用單色熒光標記的方式，實驗組和對照組分別用兩張芯片進行檢測，表達差異值即為兩張芯片的信號比值。 這一方法沒有考慮到差異表達的統(tǒng)計顯著性。 M值為信號強度比值的 log2值， 是任一特定基因在重復序列中 M值的均值。為了達到這個目的，統(tǒng)計學家們常常用控制錯誤發(fā)現(xiàn)率（ False Discovery Rate）的方法來判斷差異基因?？梢酝ㄟ^計算原始數(shù)據(jù)的均數(shù)和標準差，去除位于給定區(qū)間外的數(shù)據(jù)（如均數(shù)加減 3個標準差外的數(shù)據(jù)）。 其他方法，最小二乘法擬合修補，方差迭代分析，最大可能性分析 KNN法 K最近鄰法（ Knearest neighborhood method）：假定某個基因在某個指標上含有缺失值，計算此包含缺失值的基因與在該指標上無缺失的基因間的相似性指標或距離指標（相似性或距離
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