短寡核苷酸微阵列数据的质量评估
统计方法学
2011-11-10 v2 应用统计
摘要
微阵列基因表达数据的质量已成为一个新的研究课题。与其他领域一样，微阵列质量通过比较各微阵列间的合适数值摘要来评估，以便可视化异常值和趋势，并识别低质量芯片或质量多变的芯片组。由于单个芯片包含数万至数十万个测量值，挑战在于找到可用于做出准确质量判定的数值摘要。为此，基于探针水平和探针组水平信息引入了几种新的质量度量，这些均作为 Affymetrix GeneChips 的低层分析算法 RMA/fitPLM 的副产品获得。质量图谱可在空间上定位芯片或杂交问题。数值芯片质量度量源自归一化未缩放标准误差（Normalized Unscaled Standard Errors）和相对对数表达量（Relative Log Expressions）的分布。芯片批次的质量通过残差尺度因子（Residual Scale Factors）进行评估。这些质量评估度量在多种数据集（加标实验、小型实验室实验、多站点研究）上进行了演示，并与 Affymetrix 的单个芯片质量报告进行了比较。
引用
@article{arxiv.0710.0178,
title = {Quality assessment for short oligonucleotide microarray data},
author = {Julia Brettschneider and Francois Collin and Benjamin M. Bolstad and Terence P. Speed},
journal= {arXiv preprint arXiv:0710.0178},
year = {2011}
}
评论
32 pages plus 12 figure pages (17 figures total), correction of typos, conversion of some figures into color