判别基因芯片中的整体数据质量
基因芯片异常
基因芯片异常基因芯片异常是指基因芯片分析结果中出现的异常情况。
基因芯片是一种高通量的基因检测技术，可以同时检测上万个基因的表达水平或基因组变异情况。
然而，由于技术限制和数据分析的复杂性，基因芯片分析结果中常常会出现一些异常情况。
首先，基因芯片分析结果中可能出现的异常是质量控制问题。
基因芯片实验过程中可能会发生实验杂质污染、实验误差和数据损坏等问题，导致部分样本的数据质量下降。
这些异常数据会对最终的分析结果产生影响，可能产生误导性的结论。
其次，基因芯片分析结果中可能出现的异常是数据处理问题。
基因芯片分析需要对大量的原始数据进行清洗、预处理和标准化等步骤，以获得可靠的结果。
然而，不同的数据处理方法和参数选择可能会导致不同的结果，并且容易出现过度拟合或欠拟合的情况。
因此，正确选择合适的数据处理方法和参数非常重要。
另外，基因芯片分析结果中可能出现的异常是生物学变异问题。
由于个体间的生物学差异和环境因素的干扰，基因芯片分析结果中可能出现一些假阳性或假阴性的情况。
这就是说，一些差异表达的基因可能被错误地鉴定为无差异，或者一些无差异的基因被错误地鉴定为差异表达。
这种生物学变异问题需要在实验设计和数据分析过程中仔细考虑和控制。
最后，基因芯片分析结果中可能出现的异常是统计学问题。
基因芯片分析通常依赖于统计学方法来鉴别差异表达的基因或变异的位点。
然而，统计学方法的选择和使用错误可能导致结果的偏误和误解。
例如，选择合适的差异分析方法（如t检验、方差分析、Bayesian方法等）、适当的校正方法（如多重比较校正、纠正批次效应等）和合理的阈值设置都是影响分析结果的重要因素。
综上所述，基因芯片分析结果中的异常情况可能涉及质量控制、数据处理、生物学变异和统计学等多个方面。
为了得到可靠和有效的结果，研究人员需要采取合适的实验设计、严格的质控和数据处理步骤，同时结合生物学常识和统计学原理进行结果解释和验证。
只有这样，基因芯片技术才能更好地为基因研究和临床诊断提供可靠的信息。
基因芯片检测服务内容和技术指标
基因芯片检测服务内容和技术指标一、服务内容说明：1、项目服务总样本量为：130例，在合同订立后6个月内完成检测，并完成130例数据的生物信息学分析。
2、使用affymetrix公司的PrimeView™ Human Gene Expression Array，该芯片产品说明、技术指标等内容见下。
3、实验过程（包括样品收集、处理和运输；实验实施；数据处理及后续生物信息学分析）中的具体内容：提供项目总体实施方案，包括实验设计，实验样品准备，实验操作流程，数据处理，数据分析等部分。
（1）实验设计中包括，对实验总体方案的设计，和对血液离体后快速分离核酸的方法，实验批次间的数据归一化问题，指控样本的选择及数量等问题的说明；（2）实验实施中包括，对样本采集的要求，细胞数量质量的规定，核酸质量的规定，样本保存运输的条件及要求；（3）实验操作中包括，提供样本前处理，样本核酸抽提，核酸质量控制及后续试验的整体详细的规范操作流程；（4）数据处理中包括，数据标准化，如何处理质量较差的样本，如何特殊处理临界样本，如何进行批次间指控等特殊情况的处理说明；（5）数据分析中包括，常规的选择差异基因，并根据顾客需求，设计定制服务。
要求提供分析总体方案和相应问题的解决策略。
二、技术指标：1、必须提供affymetrix公司在中国区的服务授权书，即：affymetrix公司的认证证书；2、必须是affymetrix公司优秀服务商，并提供affymetrix颁发的优秀服务商证书；3、公司必须有完善的质量管理体系，包括（1）有独立的QA部门，（2）有完善的SOP，提供相应的SOP文件，（3）有ISO认证，提供ISO9001:2008质量管理体系的认证书，（4）有P2级实验室，提供相应的BSL-2（病原微生物实验室备案凭证），4、生物信息学分析方面，要有很强的分析能力或者成熟软件。
5、服务水平及反馈信息：（1）实验需达到10-14天处理100个样本以上的能力，并提供完整的数据质量控制和质量分析报告，完成数据的初步分析。
基因芯片的数据分析
基因表达谱芯片的数据分析基因芯片数据分析就是对从基因芯片高密度杂交点阵图中提取的杂交点荧光强度信号进行的定量分析，通过有效数据的筛选和相关基因表达谱的聚类，最终整合杂交点的生物学信息，发现基因的表达谱与功能可能存在的联系。
然而每次实验都产生海量数据，如何解读芯片上成千上万个基因点的杂交信息，将无机的信息数据与有机的生命活动联系起来，阐释生命特征和规律以及基因的功能，是生物信息学研究的重要课题[1]。
基因芯片的数据分析方法从机器学习的角度可分为监督分析和非监督分析，假如分类还没有形成，非监督分析和聚类方法是恰当的分析方法；假如分类已经存在，则监督分析和判别方法就比非监督分析和聚类方法更有效率。
根据研究目的的不同[2,3]，我们对基因芯片数据分析方法分类如下。
（1）差异基因表达分析：基因芯片可用于监测基因在不同组织样品中的表达差异，例如在正常细胞和肿瘤细胞中；（2）聚类分析：分析基因或样本之间的相互关系，使用的统计方法主要是聚类分析；（3）判别分析：以某些在不同样品中表达差异显著的基因作为模版，通过判别分析就可建立有效的疾病诊断方法。
1 差异基因表达分析(difference expression, DE)对于使用参照实验设计进行的重复实验，可以对2样本的基因表达数据进行差异基因表达分析，具体方法包括倍数分析、t检验、方差分析等。
1.1倍数变化(fold change, FC)倍数分析是最早应用于基因芯片数据分析的方法[4]，该方法是通过对基因芯片的ratio值从大到小排序，ratio 是cy3/cy5的比值，又称R/G值。
一般0.5-2.0范围内的基因不存在显著表达差异，该范围之外则认为基因的表达出现显著改变。
由于实验条件的不同，此阈值范围会根据可信区间应有所调整[5,6]。
处理后得到的信息再根据不同要求以各种形式输出，如柱形图、饼形图、点图等。
该方法的优点是需要的芯片少，节约研究成本；缺点是结论过于简单，很难发现更高层次功能的线索；除了有非常显著的倍数变化的基因外，其它变化小的基因的可靠性就值得怀疑了；这种方法对于预实验或实验初筛是可行的[7]。
生物信息学中基因芯片数据分析技术研究
生物信息学中基因芯片数据分析技术研究随着科技的不断进步和发展，生物学领域的研究越来越深入和精细。
在这个过程中，生物信息学作为辅助工具，尤其是在了解基因组层面上的一些规律和特点方面，发挥了越来越重要的作用。
基因芯片正是其中最具代表性和实用性的手段之一。
基因芯片技术的原理基因芯片是一种用于研究基因组和蛋白质组等生物大分子的新型试剂。
简单来说，其主要原理是在芯片上通过把大量的DNA序列或蛋白质分子固定在特殊的基板表面上，再检测其与待检测物质之间的互作和反应，从而得到信息，进行分析。
如何进行基因芯片数据分析？基因芯片数据分析，通常可以分为质控、数据预处理、差异基因筛选以及生物信息学分析四个步骤。
首先，对于基因芯片数据，首先应该进行质控，即对样本RNA 质量进行评估，检查芯片的杂散等情况，保证后续的数据分析的可靠性和精度。
这一步骤非常重要，对于样品的选择、实验的设计和数据的解读等环节都具有着重要的指导意义。
其次，是数据预处理。
该步骤的主要目的是为了解决不同芯片生产商的芯片差异、芯片平台的差异所带来的影响，以及剔除在后续分析中不需要的任务信号的杂讯等问题。
常用的方法包括：数据归一化、探针修正、表达值计算等。
之后是差异基因筛选。
在差异基因筛选时，通常采用统计学方法，比如：T检验、ANOVA或方差分析、FDR（False Discovery Rate）等方法，对比两个或多个样品的表达水平的差异，并将不同基因的变化情况进行比较。
这一步骤通常占据了整个芯片数据分析的主要部分。
最后是生物信息学分析。
通过对筛选到的差异基因进行生物功能注释、通路富集分析、蛋白质-蛋白质互作网络分析等方法，可以揭示这些差异基因在调节生物系统中的作用和调控原理，为进一步的生物学研究提供有力支持。
基因芯片技术的应用基因芯片技术在生物医学研究领域有着广泛的应用。
比如，利用该技术，可以对肿瘤细胞的基因表达水平进行全局分析，从而为癌症的分子诊断、治疗提供依据。
电脑芯片测试中的数据分析方法
电脑芯片测试中的数据分析方法在电脑芯片制造过程中，数据分析是非常重要的环节。
通过对芯片测试数据的分析，可以评估芯片的性能指标和质量，及时发现问题并采取改进措施。
本文将介绍在电脑芯片测试中常用的数据分析方法，以及其应用。
一、直方图分析法直方图分析法是电脑芯片测试中常见的一种数据分析方法。
它通过将芯片测试数据按照一定范围划分为若干区间，统计每个区间内的数据频数，以直方图的形式展示数据分布的情况。
直方图可以直观地显示芯片的测试结果，帮助工程师对芯片性能进行定量分析和评估。
二、箱线图分析法箱线图分析法也是一个常用的数据分析方法。
它通过绘制箱线图，展示芯片测试数据的中位数、上四分位数、下四分位数、最大值和最小值，帮助工程师了解芯片测试数据的分布情况、异常点的存在以及数据的离散程度。
箱线图可以有效地发现芯片测试数据的异常情况，并进行进一步的分析。
三、回归分析法回归分析法常用于电脑芯片测试数据的关联性分析。
通过建立数学模型，分析不同变量之间的关系，预测芯片性能与测试指标之间的关联性。
回归分析可以帮助工程师确定主要影响芯片性能的因素，并提供有益的参考来指导芯片制造的改进工作。
四、方差分析法方差分析法常用于电脑芯片测试数据的性能比较和差异分析。
通过对不同组别或处理的芯片测试数据进行方差分析，确定不同组别之间的差异是否显著，及其差异的组内和组间来源。
方差分析可以帮助工程师评估不同因素对芯片性能产生的影响，并优化芯片设计和制造工艺。
五、光谱分析法光谱分析法常用于电脑芯片测试数据的频谱分析。
它通过将芯片测试数据转化为频率域，分析不同频率成分的存在情况和强度，帮助工程师从数据角度了解芯片的信号特征和性能指标。
光谱分析可以有效地发现芯片测试数据中的噪声、干扰以及信号强度等问题，为改进芯片设计提供依据。
综上所述，电脑芯片测试中的数据分析方法多种多样，根据具体的需求和问题选择合适的方法进行数据分析是非常重要的。
直方图分析、箱线图分析、回归分析、方差分析和光谱分析等方法在电脑芯片测试中都有广泛的应用。
生物信息学讲义——基因芯片数据分析
生物信息学讲义——基因芯片数据分析生物信息学是指运用计算机技术和统计学方法来解析和理解生物领域的大规模生物数据的学科。
基因芯片数据分析是生物信息学研究的一个重要方向，通过对基因芯片数据进行分析，可以揭示基因在生物过程中的功能和调节机制。
本讲义将介绍基因芯片数据的分析方法和应用。
一、基因芯片数据的获取与处理基因芯片是一种用于检测和测量基因表达水平的高通量技术，可以同时检测上千个基因的表达情况。
获取基因芯片数据的第一步是进行基因芯片实验，如DNA芯片实验或RNA芯片实验。
实验得到的数据一般为原始强度值或信号强度值。
接下来，需要对这些原始数据进行预处理，包括背景校正、归一化和过滤噪声等步骤，以消除实验误差和提高数据质量。
二、基因表达分析基因芯片数据的最主要应用之一是进行基因表达分析。
基因表达分析可以揭示在不同条件下基因的表达模式和差异表达基因。
常用的基因表达分析方法包括差异表达分析、聚类分析和差异共表达网络分析等。
差异表达分析常用来寻找在不同条件下表达差异显著的基因，如差异表达基因的筛选和注释；聚类分析可以将表达模式相似的基因分为一组，如聚类分析可以将不同样本中的基因按照表达模式进行分类；差异共表达网络分析可以找到一组在差异表达样本中共同表达的基因，揭示潜在的功能模块。
三、功能富集分析对差异表达基因进行功能富集分析可以帮助我们理解这些基因的生物学功能和参与的生物过程。
功能富集分析可以通过对差异表达基因进行GO(Gene Ontology)注释，找到在特定条件下富集的生物学过程、分子功能和细胞组分等。
另外，功能富集分析还可以进行KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)富集分析，找到差异表达基因在代谢通路和信号传导通路中的富集情况。
四、基因调控网络分析基因调控网络分析可以帮助我们揭示基因间的调控关系和寻找关键调控基因。
基因调控网络是基于差异表达数据构建的，它可以包括转录因子-靶基因调控网络和miRNA-mRNA调控网络等。
基因芯片数据的分析方法
关键词：基因芯片；分析方法；聚类分析 中图分类号：R596.2 文献标识码：A DOI: 10.3969/j.issn.1671-3141.2016.69.021
0 引言
基因芯片又称 ＤＮＡ 微阵列 （ＤＮＡ ｍｉｃｒｏａｒｒａｙ）， 属于生物 芯片 （ｂｉｏｃｈｉｐ） 的一种。按照芯片上探针的种类， 可以将芯片 分为 ｃＤＮＡ 芯片和寡核苷酸芯片两类， 基因芯片将成千上万 个与生命相关的探针分子或基因片段以预先设计好的排列 方式固化在固相支持物硅片、 玻璃等载体上， 组成密集二维 分子排列， 然后与掺入荧光标记的待测样品进行杂交 ［１］， 再通 过激光共聚焦荧光扫描系统检测探针分子杂交信号的强度， 在对荧光信号进行综合解读和分析后， 即可获取样品分子的 大量基因序列及其表达信息。通过检测每个探针分子的杂 交信号强度进而一次性对样品的大量序列进行检测和分析， 基因芯片技术解决了传统核酸杂交印记操纵繁杂， 检测效率 低等缺点 ［２］。
1 芯片数据分析方法
芯片数据分析的目的是确定不同基因的表达， 从而研究 基因的功能。目前常用的芯片数据分析方法有统计学分析、 自组织映射和生物学分析。应用最普遍的分类方法是聚类 分析法 （ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ａｎａｌｙｓｉｓ） ， 本文以此为重点进行叙述。聚 类 分 析 是 研 究 事 物 分 类 的 一 种 方 法， 它可以分为无监督性 聚类 （ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）和 有 监 督 性 聚 类 （ｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ） 。
第六讲 基因芯片数据质量
芯片平台实验数据的评估
要得到成功的数据依赖于稳定、成功的实验，得 到真实的荧光信号，很多因素会影响到所获得的 的荧光的质和量，如芯片质量、样本的质量和操 作过程、荧光染料的强度、扫描仪的敏感度等， 另外，图像处理和数据的提取的方法也会影响到 数据的质量。 要评价芯片数据是否可靠，往往首先从芯片图像 开始判断。 要评价芯片数据的好坏，重复实验是必不可少的， 目前不同实验室采用不同的方法利用重复实验的 数据进行评价，可以大致地归纳为两大类: 一是 筛选到的差异表达基因的可靠性，二是统计分析 系统的重复性。
边缘效应
位于芯片的边缘，信号明显比 其它地方弱。
芯片误差来源分析
基因芯片技术是一种半定量的分析手段，存在误 差而且很难克服。 芯片实验的误差来源可以归纳为两大方面：生物 学差异和实验系统误差。生物学上的差异是内在 的，受到遗传和环境因素的影响。实验系统误差 包括两大类：一类是芯片制作带来的误差，另一 类是样本检测过程的误差。 在芯片实验中要尽量降低生物学和实验的误差， 对于后期的数据分析是至关重要的。
实验系统误差
基因芯片制备过程 ——克隆的准确性 —— PCR扩增及纯化过程 ——点样及点样后处理 样本的检测过程 —— RNA抽提方法 —— RNA的标记过程 —— 杂交过程 检测系统的误差 —— 硬件 —— 软件 —— 弱信号
克隆的准确性
目前cDNA克隆的来源主要是商业化公司提 供的克隆，商品化的克隆准确性仅为6585%, 其主要原因是由于含质粒的细菌培养 及质粒抽提过程中的污染造成，另外，克 隆重排过程人为的错误也是主要的错误来 源。
PCR扩增及纯化过程
以下几个原因影响了cDNA的质量：A.模板的质量 ， 要得到仅可能好的质量和产量，最好是纯化的自 理做模板，模板不能有污染。B.PCR引物序列的特 异性，不同引物的PCR扩增的效率和特异性不同， 不好的引物常常会产生非特异性扩增，导致多带、 smear，甚至没有任何扩增产物出现。 纯化方法的不同，也会影响芯片的质量。沉淀法 由于离心力的不足，会导致回收率不稳定。树脂 纯化法成本比较高，而且纯化得率也不如沉淀法。
基因芯片（Affymetrix）分析1：芯片质量分析
基因芯⽚（Affymetrix）分析1：芯⽚质量分析TAIR，NASCarray 和 EBI 都有⼀些公开的免费芯⽚数据可以下载。
本专题使⽤的数据来⾃NASCarray（Exp350），也可以⽤FTP直接下载。
下载其中的CEL⽂件即可（.CEL.gz），下载后解压缩到同⼀⽂件夹内。
该实验有1个对照和3个处理，各有2个重复，共8张芯⽚（8个CEL⽂件）。
为什么要进⾏芯⽚质量分析？不是每个⼈做了实验都会得到⾼质量的数据，花了钱不⼀定就有回报，这道理⼤家都懂。
芯⽚实验有可能失败，失败的原因可能是技术上的（包括⽚⼦本⾝的质量），也可能是实验设计⽅⾯的。
芯⽚质量分析主要检测前者。
1 R软件包安装使⽤到两个软件包：affy，simpleaffy：library(BiocInstaller)biocLite(c("affy", "simpleaffy"))另外还需要两个辅助软件包：tcltk和scales。
tcltk⼀般R基础安装包都已经装有。
install.packages(c("tcltk", "scales"))2 读取CEL⽂件载⼊affy软件包：library(affy)library(tcltk)选取CEL⽂件。
以下两种⽅法任选⼀种即可。
第⼀种⽅法是通过选取⽬录获得某个⽬录内(包括⼦⽬录）的所有cel⽂件：# ⽤choose.dir函数选择⽂件夹dir <- tk_choose.dir(caption = "Select folder")# 列出CEL⽂件，保存到变量cel.files <- list.files(path = dir, pattern = ".+\\.cel$", ignore.case = TRUE,s = TRUE, recursive = TRUE)# 查看⽂件名basename(cel.files)第⼆种⽅法是通过⽂件选取选择⽬录内部分或全部cel⽂件：# 建⽴⽂件过滤器filters <- matrix(c("CEL file", ".[Cc][Ee][Ll]", "All", ".*"), ncol = 2, byrow = T)# 使⽤tk_choose.files函数选择⽂件cel.files <- tk_choose.files(caption = "Select CELs", multi = TRUE, filters = filters,index = 1)# 注意：较⽼版本的tk函数有bug，列表的第⼀个⽂件名可能是错的basename(cel.files)## [1] "NRID9780_Zarka_2-1_MT-0HCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [2] "NRID9781_Zarka_2-2_MT-0HCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"## [3] "NRID9782_Zarka_2-3_MT-1HCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [4] "NRID9783_Zarka_2-4_MT-1HCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"## [5] "NRID9784_Zarka_2-5_MT-24HCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [6] "NRID9785_Zarka_2-6_MT-24HCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"## [7] "NRID9786_Zarka_2-7_MT-7DCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [8] "NRID9787_Zarka_2-8_MT-7DCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"读取CEL⽂件数据使⽤ReadAffy函数，它的参数为：# Not run. 函数说明，请不要运⾏下⾯代码ReadAffy(..., filenames = character(0), widget = getOption("BioC")$affy$use.widgets,compress = getOption("BioC")$affy$compress.cel, celfile.path = NULL, sampleNames = NULL,phenoData = NULL, description = NULL, notes = "", rm.mask = FALSE, rm.outliers = FALSE,rm.extra = FALSE, verbose = FALSE, sd = FALSE, cdfname = NULL)除⽂件名外我们使⽤函数的默认参数读取CEL⽂件：data.raw <- ReadAffy(filenames = cel.files)读⼊芯⽚的默认样品名称是⽂件名，⽤sampleNames函数查看或修改：sampleNames(data.raw)## [1] "NRID9780_Zarka_2-1_MT-0HCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [2] "NRID9781_Zarka_2-2_MT-0HCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"## [3] "NRID9782_Zarka_2-3_MT-1HCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [4] "NRID9783_Zarka_2-4_MT-1HCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"## [5] "NRID9784_Zarka_2-5_MT-24HCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [6] "NRID9785_Zarka_2-6_MT-24HCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"## [7] "NRID9786_Zarka_2-7_MT-7DCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [8] "NRID9787_Zarka_2-8_MT-7DCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"sampleNames(data.raw) <- paste("CHIP", 1:length(cel.files), sep = "-")sampleNames(data.raw)## [1] "CHIP-1" "CHIP-2" "CHIP-3" "CHIP-4" "CHIP-5" "CHIP-6" "CHIP-7" "CHIP-8"3 查看芯⽚的基本信息Phenotypic data数据可能有⽤，可以修改成你需要的内容，⽤pData函数查看和修改：pData(data.raw)## sample## CHIP-1 1## CHIP-2 2## CHIP-3 3## CHIP-4 4## CHIP-5 5## CHIP-6 6## CHIP-7 7## CHIP-8 8pData(data.raw)$Treatment <- gl(2, 1, length = length(cel.files), labels = c("CK","T"))pData(data.raw)## sample Treatment## CHIP-1 1 CK## CHIP-2 2 T## CHIP-3 3 CK## CHIP-4 4 T## CHIP-5 5 CK## CHIP-6 6 T## CHIP-7 7 CK## CHIP-8 8 TPM和MM查看：# Perfect-match probespm.data <- pm(data.raw)head(pm.data)## CHIP-1 CHIP-2 CHIP-3 CHIP-4 CHIP-5 CHIP-6 CHIP-7 CHIP-8 ## 501131 127.0 166.3 112.0 139.8 111.3 85.5 126.3 102.8## 251604 118.5 105.0 82.0 101.5 94.0 81.3 103.8 103.0## 261891 117.0 90.5 113.0 101.8 99.3 107.0 85.3 85.3## 230387 140.5 113.5 94.8 137.5 117.3 112.5 124.3 114.0## 217334 227.3 192.5 174.0 192.8 162.3 163.3 235.0 195.8## 451116 135.0 122.0 86.8 93.3 83.8 87.3 97.3 83.5# Mis-match probesmm.data <- mm(data.raw)head(mm.data)## CHIP-1 CHIP-2 CHIP-3 CHIP-4 CHIP-5 CHIP-6 CHIP-7 CHIP-8 ## 501843 89.0 88.0 80.5 91.0 77.0 75.0 79.0 72.0## 252316 134.3 77.3 77.0 107.8 98.5 75.0 99.5 71.3## 262603 119.3 90.5 82.0 86.3 93.0 89.3 94.5 83.8## 231099 123.5 94.5 76.5 95.0 89.3 87.8 95.5 91.5## 218046 110.3 93.0 74.8 100.5 86.0 89.5 104.5 102.3## 451828 127.5 77.0 80.3 94.5 72.3 79.0 86.3 67.84 显⽰芯⽚扫描图像（灰度）# 芯⽚数量n.cel <- length(cel.files)par(mfrow = c(ceiling(n.cel/2), 2))par(mar = c(0.5, 0.5, 2, 0.5))# 设置调⾊板颜⾊为灰度pallette.gray <- c(rep(gray(0:10/10), times = seq(1, 41, by = 4)))# 通过for循环逐个作图for (i in 1:n.cel) image(data.raw[, i], col = pallette.gray)如果芯⽚图像有斑块现象就很可能是坏⽚。
基因芯片小知识（二）数据分析
基因芯片小知识（二）数据分析提取生物样品的mRNA并反转录成cDNA，同时用荧光素或同位素标记。
在液相中与基因芯片上的探针杂交，经洗膜后用图像扫描仪捕获芯片上的荧光或同位素信号，由此获得的图像就是基因芯片的原始数据（raw data），也叫探针水平数据。
获取探针水平的数据是芯片数据处理的第一步，然后需要对其进行预处理（pre-processing），以获得基因表达数据（gene expression data）。
基因表达数据通常用矩阵形式表示，称为基因表达矩阵。
基因表达矩阵的每一行代表一个基因的表达量，一列代表一个样本的所有基因的表达情况。
一背景（background）处理背景处理即过滤芯片杂交信号中属于非特异性的背景噪音部分。
一般以图像处理软件对芯片划格后，每个杂交点周围区域各像素吸光度的平均值作为背景。
但此法存在芯片不同区域背景扣减不均匀的缺点，同时会使1％～5％的点产生无意义的负值。
也可利用芯片最低信号强度的点（代表非特异性的样本与探针结合值）或综合整个芯片非杂交点背景所得的平均值做为背景。
Brown等提出利用整个芯片杂交点外的平均吸光度值作为背景的best-fit方法，使该问题得到较好的解决，并有效地提高了处理数据的质量。
背景处理之后，我们可以将芯片数据以矩阵的格式输出。
数据筛选经过背景校正后的芯片数据中可能会产生负值，显然负值是没有生物学意义的。
数据集中还可能包括一些单个异常大（或小）的峰（谷）信号，它们被认为是随机噪声。
另外，对于负值和噪声信号，通常的处理方法就是将其去除。
然而，数据的缺失（除了上述原因会造成数据缺失以外，扫描的过程中也可能会产生缺失）对后续的统计分析（尤其是层式聚类和主成分分析）有致命的影响，所以在进行分析前需要数据筛选。
数据筛选的步骤是先筛选点样，然后是数据标准化、截断异常值，最后筛选基因。
1 点样筛选点样筛选指在单独芯片上对点样进行筛选，主要用于质量控制目的，以去除“坏”点样。
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。
基因芯片技术在基因表达研究中的应用
基因芯片技术在基因表达研究中的应用随着现代科学技术的不断发展，基因芯片技术作为一种新兴的科学技术，引起了人们的广泛关注。
基因芯片技术是一种基于DNA 光学成像技术的高通量分析技术，能够以高效的方式同时识别和监测上千个基因，并且可以用于大规模、高通量的基因表达研究。
一、基因芯片技术的原理基因芯片技术通过特定的方法把数万个 DNA 片段置于一个非常小的芯片上，在每个 DNA 碎片的位置上附着荧光分子或其他化学分子，然后监测每个位置上分子的光信号来测量每个 DNA 片段的实时表达情况。
通过这种方法，可以大规模地研究生物体内基因的表达模式，以及这些表达模式与生物体的生理状态和疾病发生的关系。
二、基因芯片技术是一种非常有前景的新兴分析技术，可以广泛应用于生命科学领域的基因研究、基因表达分析和疾病诊断。
下面我们将重点介绍基因芯片技术在基因表达研究方面的一些应用。
1、基因表达谱分析基因芯片技术不仅可以识别和量化单个基因的表达，同时还能够同时测量并比较限定的许多基因。
这种方法的产生使学者们无需单独的克隆和筛选，也不需要对基因的序列信息有很深的了解，就可以大规模快速、全面地分析基因表达谱。
举个例子，基因芯片技术可以在一个非常短的时间内分析一组基因的表达情况，通过分析，把不同结构和功能基因的表达情况可视化，这有助于学者们理解基因和生物体之间的关系。
这一应用在生命科学领域中被广泛使用。
2、发现基因与疾病之间的关系基因芯片技术不仅可以发现表达谱在基因水平上的变化，同时还能够帮助学者们发现与某些疾病有关的基因。
基因芯片技术通过对于基因的大规模分析，可以大大缩小关键基因的范围，这对于医学研究者来说，是一个极为宝贵的资源。
3、建立生命科学数据库基因芯片技术还可以通过全面的基因识别研究，为构建生命科学数据库作出重要贡献。
基因芯片技术可以获取基因表达谱信息，用以建立相应的数据库，这有助于学者们研究生物体的生理状态、基因调控网络的建立和控制机制的研究等方面。
基因芯片原理及数据分析01
基因芯片数据分析流程
生物学问题 实验设计 芯片实验 图像采集和处理（图像分析） 预处理和标准化 聚类分析 差异表达基因分析 判别分析 基因网络分析
生物学解释和验证
基因芯片数据分析
基因芯片数据的预处理是一个十分关键的步
骤，通过数据过滤获取需要的数据、数据转 换满足正态分布的分析要求、缺失值的估计 弥补不完整的数据、数据归一化纠正系统误 差等处理为后续分析工作做准备，预处理分 析的重要性并不亚于基因芯片的后续分析， 它将直接影响后续分析是否能得到预期的结 果 ，Arraytools
基因芯片原理及数据分析
杨德印 生物信息学系
参考教材和资料
《基因芯片数据分析与处理》李瑶 化学工业出版社 2006年 《生物芯片分析》 [美]M.谢纳 著 科学出版社 《DNA芯片技术的方法与应用》 马文丽 郑文岭 广东科 技出版社 《生物芯片技术》 邢婉丽 程京 清华大学出版社 《生物芯片技术》 陈忠斌 化学工业出版社 《基因芯片与功能基因组》 李瑶 化学工业出版社 Google,ncbi,endnote:网络资源，文章（Paper） 相关关键词microarray,gene chip，gene expression
数据
数据表示：常用矩阵表示，即行列表示
含义 主要基因芯片数据库 smd,Geo(www.ncbi,/geo),EBI ArrayExpress
Outline
得到矩阵后？
芯片数据：众多基因的时空表达情况 基因表达模式------聚类 差异表达基因筛选（疾病相关基因筛选） 疾病类型识别 网络分析：通过芯片数据找出基因之间的 相互作用 基因注释 其他
内容
基因芯片技术（概念、制作过程、应用等） 基因芯片数据分析一般流程和主要内容
基因芯片数据的标准化及分析方法
基因芯片数据的标准化及分析方法
贺宪民;贺佳;XIANG Zhaoying
【期刊名称】《中国卫生统计》
【年(卷),期】2004(021)002
【摘要】随着人类基因组计划的发展，编码人类全部染色体的约3～4万条基因被发现，人类基因组计划由此进入后基因组时代，研究重点由发现基因转向探索基因的功能，由此产生了用于基因功能分析的新技术和新方法。
基因芯片是生物芯片中发展最成熟的一种高通量处理技术，它提供了从染色体水平分析基因表
【总页数】6页(P122-127)
【作者】贺宪民;贺佳;XIANG Zhaoying
【作者单位】第二军医大学卫生统计学教研室,上海,200433;第二军医大学卫生统计学教研室,上海,200433;Microarray Core Facility,Weill Medical College of Cornell University (NEW YORK,USA)
【正文语种】中文
【中图分类】Q81
【相关文献】
1.基因芯片数据分析方法及其在医学中的应用 [J], 荆志伟;王忠
2.偏最小二乘方法和二次判别分析方法应用于基因芯片数据分析 [J], 胡煜
3.基因芯片表达数据分析方法研究进展 [J], 张彦琦;李辉智;易东
4.主分量分析方法和二次判别分析方法应用于基因芯片数据分析 [J], 胡煜
5.基因芯片数据分析方法研究进展 [J], 荆志伟;王忠;王永炎;高思华
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基因芯片数据分析
(1) cDNA microarrays
cDNA clones
载玻片
差异表达基因的筛选
Treatment / control Normal / tumor tissue Brain / liver …
荧光标记的靶基因
(2) DNA chips
DNA chips的制备：Affymetrix photolitography
探针长度：25 bp 每个基因：22-40个探针 Perfect Match (PM) vs.
MisMatch (MM) probes
A. 选择硅片、玻璃片、瓷片或聚丙烯膜、尼龙膜等支持物 B. 采用光导化学合成和照相平板印刷技术在硅片等表面合成寡核苷酸探 针; 或者通过液相化学合成寡核苷酸链探针，或PCR技术扩增基因序列， 由阵列复制器，或阵列机及电脑控制的机器人，将不同探针样品定量点 样于带正电荷的尼龙膜或硅片等相应位置上 C. 紫外线交联固定后即得到DNA微阵列或芯片
基因芯片数据分析
1. 基因芯片(Microarray) 2. 图像处理与数据标准化 3. 基因芯片的数据分析
1. 基因芯片简介
基因芯片 (1987): 固定有寡核苷酸、DNA或cDNA等 的生物芯片。利用这类芯片与标记生物样品进行杂 交，可对样品基因表达谱生物信息进行快速定性和 定量分析。
高通量、点阵以及Northern杂交 同时测定细胞内数千个基因的表达情况 将mRNA反转录成cDNA与芯片上的探针杂交
芯片的体积非常小：微量样品的检测 基因表达情况的定量分析
生物芯片的基本要点
生物信息学讲解——基因芯片数据分析
Microarray Data Analysis
第一节 引言
Introduction
基因芯片（DNA微阵列）是上世纪 九十年代，随着计算机技术和基因组测 序技术的发展而发展起来的一种新型的 生物技术，它能够平行、高通量地监测 成千上万基因转录本的表达水平，从而 为系统地监测细胞内mRNA分子的表达 状态进而推测细胞的功能状态提供了可 能。
三、方差分析
SS 总 ( xij x)
i j 2
MS组间
SS 组间 v组间
SS 组间 ni ( xi x)
i
ห้องสมุดไป่ตู้
2
MS组内
2
SS 组内 v组内
SS组内 ( xij xi )
i j
F
MS组间 MS组内
方差分析可用于基因在两种或多种条件间的表达量的比较， 它将基因在样本之间的总变异分解为组间变异和组内变异两 部分。通过方差分析的假设检验判断组间变异是否存在，如 果存在则表明基因在不同条件下的表达有差异。
(四)双向聚类
双向聚类就是识 别基因表达谱矩 阵中同质的子矩 阵，运用特定的 基因子类识别样 本子类。
第六节 基因芯片数据的 分类分析
Classification of Microarray Data
一、线性判别分类器
0, L1 g ( x) w x b 0, L2
T
二、k 近邻分类法 基本思想
General Microarray Data Type and Database
一、基因芯片数据提取
(一) cDNA微阵列芯片
Ratio (CH1I CH1B) /(CH 2I CH 2B)
基因芯片及其数据分析
基因芯片及其数据分析基因芯片（gene chip）是一种高通量的基因表达分析工具，也被称为基因表达芯片或基因表达板。
它可以同时检测和分析数以万计的基因，以了解基因在细胞或组织中的表达情况。
基因芯片的制备过程包括两个主要步骤：生物实验和芯片制造。
首先，采集感兴趣的生物样本，例如人体组织或细胞。
然后，从这些样本中提取RNA或DNA，将其转录为互补DNA（cDNA），并进行标记。
接着，将这些标记的cDNA片段加入芯片上的特定位置，称为探针。
这些探针是经过设计和合成的特定序列，可以与目标基因或RNA分子特异性结合。
在数据分析方面，基因芯片的分析流程包括数据预处理、差异分析和功能注释等步骤。
数据预处理主要是对原始芯片数据进行质量控制、标准化和归一化等处理，以消除技术偏差和样本间的差异。
差异分析是通过比较不同处理组的表达谱，找到差异表达的基因或通路，从而揭示不同条件下基因表达的变化。
功能注释是将识别出的差异基因进行生物学功能描述，包括基因本体论（Gene Ontology）、通路富集分析等，从而理解这些基因的生物学意义和参与的生物过程。
基因芯片的应用非常广泛。
在生物医学研究中，它常被用于筛选差异表达的基因，发现与特定疾病相关的生物标志物，探寻病理生理过程中的致病机制等。
例如，通过对癌症患者和正常人组织样本的基因芯片分析，可以发现不同癌症类型的分子标记物，用于早期诊断和治疗监测。
此外，基因芯片还被广泛应用于农业、食品安全、环境监测等领域，用于研究植物生长发育、种子品质、环境胁迫等相关问题。
然而，基因芯片的数据分析也面临一些挑战。
首先，由于芯片技术的快速发展，数据量急剧增加。
如何高效地处理和存储这些庞大的数据成为一个问题。
其次，芯片技术本身存在一定的误差和噪音，如何准确地分析和解释数据结果也是一个难题。
此外，芯片分析常常需要结合其他实验验证结果，以确认差异表达基因的生物学意义。
总的来说，基因芯片及其数据分析是现代生物学和医学研究中的重要工具。
第六讲_基因芯片数据质量
A log 2 R * G
1 (log 2 R log 2 G ) 2
M — A散点图
在Cy5-Cy3散点图中， 用log2(R)表示横轴 Cy5，log2(G)表示纵 轴Cy3，虽然这个散 点图显示起来非常直 接，但由于在实验中 没有差异表达的基因 总是占绝大多数，所 以此时散点图会表现 出很大的线性，以至 于其它的一些特性难 以观察到。
成品质控 玻片上的cDNA固定浓度
荧光染料染色法。从各批次制备中抽取若干张 芯片在配制染料（SYTO 61 ）中浸泡5分钟(室 温)，依次用TE、H2O和无水乙醇洗涤。干燥后， 用扫描仪对芯片进行扫描，扫描波长为535 nm。 使用标记的寡核苷酸杂交。使用标记的寡核苷 酸与cDNA杂交可以反映cDNA探针的相对量。 组织的RNA杂交。这种方式完全与正式的实验 相同，因此能最为真实反映芯片的质量。
基于芯片的图像处理信号点的质量
一、信号点的大小和规则程度。一些 信号点直径太小或者形状不规则，和 圆相差太大，这些点通常认为质量不 是很好；二、信噪比。只有信噪比比 较高的信号点，数据的可信度才高； 三、信号点周围的背景强度。假如某 个信号点周围的背景远远大于其他信 号点周围的背景，那么这个信号点很 可能被污染了；四、信号点背景的均 一程度。只有背景均一程度高的信号 点，才是质量高的点；五、信号的饱 和程度。饱和像素过多的信号点的数 据的准确性是令人怀疑的。
芯片图像：没有 杂质，例如太高 或者太低强度的 信号点，刮擦的 痕迹，背景太高 等等
整个图像比较均一，背景均一。
擦 痕
整体背景高
局部背景高
这个可能是杂交液的配制或者芯片本身的问题， 整体背景高的需要重新杂芯片。
信号强度不均一
好的双通道cDNA芯片
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误差原因——RNA的标记过程
• 标记反应的过程中不同的mRNA，其逆转 录效率会有所差异，从而导致误差。
• 标记过程中产生误差的主要因素有： （1）mRNA的固有性质与逆转录酶 （2）逆转录引物 （3）荧光染料 （4）标记后产物纯化
判别基因芯片中的整体数据质量
误差原因——杂交过程
针点样、固定、洗脱，通过比较洗脱前后的荧光信号变 化，测定基片的固定率。 • 基片表面的化学基团的稳定性较差，保存时间对其固定 的效率影响很大。
判别基因芯片中的整体数据质量
减少误差——对探针进行检测
• 对于cDNA芯片，所获得的cDNA克隆必须是经过严格测序的， 而且克隆的保存也必须严格，以防止污染。在使用之前以及 PCR之后，还应抽出5％的克隆进行再测序，以判断克隆的位 置是否有错乱或污染。
的差异。
• 实验过程的质控 1）制备过程的原材料检测 2）生产过程 3）成品质控
• 数据处理与矫正
判别基因芯片中的整体数据质量
减少误差——对基片进行检测
• 目前，国内外没有统一的基片质检方案。 • 好的基片背景低﹑DNA的固定能力强﹑平整度，质检
主要考察这三个参数。此外，要检查是否有划痕和污点。 • 每批基片抽出一定比例，用标记有荧光染料的DNA探
判别基因芯片中的整体数据质量
图像和背景都很均一
信号强度不均一
判别基因芯片中的整体数据质量
整体背景高
局部背景高
可能是杂交液或者芯片本身有问题，需要重新进行杂交。
判别基因芯片中的整体数据质量
擦 痕
判别基因芯片中的整体数据质量
质量好的双通道cDNA芯片
判别基因芯片中的整体数据质量
有水渍，洗涤是存在问题
• 对于直接点样的寡核苷酸芯片，对供应商提供的寡核苷酸质 量也有较高的要求，主要体现在纯度﹑序列的正确性﹑浓度 等方面，一般需要HPLC纯化，并要求供应商提供质检结果。
• 我们只能使用分光光度计测得其浓度和质量状况。根据测得 浓度和体积计算出所给的探针总量。例如，260/280应该大 于1.6，以防止产品中有太多单核苷酸或者太多引物合成不完 全。
• 杂交是个非常复杂的过程，受到1）杂交的 时间和空间、2）玻片的表面物质的亲水性 和疏水性、3）探针在玻片表面上的分布和 构型、4）4）温度、5）杂交液配方和浓度 等影响，
• 如果考虑到6）探针和靶序列的长度、7） G+C含量、8）SNP等影响，情况会更复杂。
判别基因芯片中的整体数据质量
误差原因——硬件
• 纯化方法也会影响芯片质量 A.沉淀法：离心力不足，会导致回收率不稳定。 B.树脂纯化法：成本比较高，纯化得率低于沉淀法。
判别基因芯片中的整体数据质量
误差原因——点样及点样后处理
• 点样仪精密度：影响芯片矩阵整齐度。 • 点样针清洗不彻底：导致DNA探针间交叉污染。 • 点样针磨损程度和针堵塞的情况：造成阳电点的大小
判别基因芯片中的整体数据质量
芯片误差来源
1）生物学差异：内在的、受到遗传和环境因素影响。 2）实验过程误差： （1）芯片制备过程误差：克隆的准确性、PCR扩增及
产物纯化过程、点样及点样后处理 （2）样本检测过程误差：RNA抽提和标记过程、杂交
过程 （3）检测系统误差：硬件、软件
判别基因芯片中的整体数据质量
判别基因芯片中的整体数据质量
保存不当，受潮
判别基因芯片中的整体数据质量
红色荧光背景高
判别基因芯片中的整体数据质量
边缘效应：芯片边缘的信号明显比其它地方弱。
判别基因芯片中的整体数据质量
二、芯片误差来源分析
• 基因芯片技术是一种半定量的分析手段，存在误差、 且很难克服。
• 在芯片实验中，要尽量降低误差，以提高数据分析的 准确性。
• 同一软件，取信号点和背景的原理也有好几种， 通过不同方法读取的数据，也有一定的偏差。
• 软件质量会影响扫描图像定位的准确度和数据的 精确性等重要参数，因此需要选择质量好的图像 处理软件。
判别基因芯片中的整体数据质量三如何减少芯片误差• 实验设计 1）重复：生物学重复、技术上重复 2）直接比较：使用正反或环式标记法，平衡染料和样本
差异基因
数据分析
假设检验
聚类分析
分类分析
生物学验证和解释 判别基因芯片中的整体数据质量
第一节 基因芯片数据质量
一、芯片图形常见问题 二、芯片误差产生原因 三、如何减少芯片误差 四、芯片数据质量判断 五、芯片平台实验数据的评估
判别基因芯片中的整体数据质量
一、芯片图像常见问题：
（1）是否有杂质 （2）信号点强度是否太高或太低 （3）是否有刮擦痕迹 （4）背景强度是否过高
• 不同的扫描方式就会带来误差，即使使用 同一类但由不同公司生产的扫描仪，由于 硬件配置和光路设计的不同，也会带来一 定的误差。
• 光漂白现象也会对芯片数据的质量带来一 定的误差。
判别基因芯片中的整体数据质量
误差原因——软件
• 不同软件的核心算法不同，因此同一原始图片经 过不同软件处理后，数据会不同。
和形状不同。 • 点样后处理：包括水合、交联、洗脱未结合的探针、
封闭等步骤，这个过程会影响到DNA固定在芯片上 的效率。
判别基因芯片中的整体数据质量
误差原因——RNA抽提方法
• RNA的质量直接影响标记效率和实验的成功 率，可以说是导致芯片实验失败的最主要的 原因。
• 不同物种、不同组织类型由于细胞成分的不 同导致RNA的纯度和得率有较大的差异，有 些甚至需要特殊的实验流程，而芯片公司一 般是SOP（标准化）作业。
基因芯片技术
Gene chip technology
判别基因芯片中的整体数据质量
第五章 生物芯片数据质量
内容提要：
• 第一节 基因芯片数据质量 • 第二节 基因芯片弱信号处理 • 第三节 基因芯片数据归一化
判别基因芯片中的整体数据质量
生物问题
失败
实验设计 芯片实验
质量控制
通过
图像处理
数据归一化
数据预处理
误差原因——克隆的准确性
• 目前cDNA克隆的主要来源是商业化公司提供的克 隆，其克隆准确性仅为65-85%
• 克隆误差产生主要原因： 1）含质粒的细菌培养及质粒抽提过程中存在污染 2）克隆重排过程人为的错误
判别基因芯片中的整体数据质量
误差原因——PCR扩增及产物纯化过 程
• 影响cDNA质量的原因： A.模板的质量：最好是纯化的质粒，不能有污染。 B.PCR引物序列的特异性：特异性低的引物会导致非 特异性扩增、多带、拖尾、甚至无扩增产物。