基因芯片數(shù)據(jù)分析(存儲(chǔ)版)
【正文】 missing values = 0 expressionnmissing values = 1 expression (arbitrary signal)nmissing values = row (gene) averagenmissing values = column (array) average K近鄰法n 選擇與具有缺失值基因的 k個(gè)鄰居基因n 用鄰居基因的加權(quán)平均估計(jì)缺失值參數(shù) :n 鄰居個(gè)數(shù)n 距離函數(shù)回歸法三、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化(一 )為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化存在不同來源的系統(tǒng)誤差1. 染料物理特性差異 (熱和光敏感性，半衰期等)2. 染料連接效能3. 點(diǎn)樣針差異4. 數(shù)據(jù)收集過程中掃描設(shè)施5. 不同芯片差異6. 實(shí)驗(yàn)條件差異(二 )運(yùn)用哪些基因進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理n 芯片上大部分基因 (假設(shè)芯片上大部分基因在不同條件下表達(dá)量相同 ) n 不同條件間穩(wěn)定表達(dá)的基因 (如持家基因 )n 控制序列 (spiked control ) 合成 DNA序列或外源的 DNA序列，在不同條件下表達(dá)水平相同。n 在進(jìn)行差異基因挑選時(shí)，整個(gè)差異基因篩選過程需要做成千上萬次假設(shè)檢驗(yàn)，導(dǎo)致假陽(yáng)性率的累積增大。 第四節(jié) 基因芯片數(shù)據(jù)的聚類分析(Cluster Analysis of Microarray Data) （一）相似性測(cè)度n 幾何距離n 線性相關(guān)系數(shù)n 非線性相關(guān)系數(shù)n 互信息n 其它 （二） 層次聚類n 層次聚類算法將研究對(duì)象按照它們的相似性關(guān)系用樹形圖進(jìn)行呈現(xiàn)，進(jìn)行層次聚類時(shí)不需要預(yù)先設(shè)定類別個(gè)數(shù)，樹狀的聚類結(jié)構(gòu)可以展示嵌套式的類別關(guān)系。三、 SAM (Significance Analysis of Microarrays)(一 ) 多重假設(shè)檢驗(yàn)問題n Ⅰ 型錯(cuò)誤（假陽(yáng)性）即在假設(shè)檢驗(yàn)作推斷結(jié)論時(shí)，拒絕了實(shí)際上正確的檢驗(yàn)假設(shè)，即將無差異表達(dá)的基因判斷為差異表達(dá)。第七章 基因芯片數(shù)據(jù)分析Microarr
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