※ 引述《gsuper (绿色苏打心)》之铭言： : 我的是 affy 的晶片 50片 : 是同一个实验室出来的 我指的batch不是这个 而是实验设计的问题 像是不同时间点收RNA 就已经有可能有batch effect了 50组实验 array的scanner没有能在一次scan完 如果你分不同时间去scan 你的时间也会有batch effect affy的片子都会有纪录scan的时间 你可以看一下 : : 做完 Quality Assessment 後 : 剩下 44片 : : 然後我跑了 RMA GCRMA dCHIP MAS5 : 暂时不评估 preprocessing 的好坏 : 打算最後用四组资料的交集作为结果 : 然後再评估 恩... 我不太了解为什麽同时要做这麽多normalization後 再来看交集耶?@@ 一般来说 我习惯就是RMA normaliztion 再配合MAS5得到Detection call来做QC 画PCA来看一下sample的分布 或是用hierarchical clustering来看看是否能区分出不同群 在看群的时候 我又会检查是我想要看的factor明显 还是像是batch这种我不想看的明显 来决定之後分析的策略 : : 所以在分析 Inference 时想到这个问题 : : 因为 preprocessing 实际上的算法有点看不懂 : 所以不知道到底是怎麽调整的 : : 我想 BGcorrect 和 summation 应该不影响 : : 但 Normalization 满有可能会出问题 : 毕竟这个步骤是把 44 片调的更相似 : 但 Normal V.S. tumor 本来就会有不相似的地方 : 所以才很疑惑... affy帮你做array时 会调一个scale factor让你的intesity相近 你可以把normaliztion完後的值 画一个box blot 你会看到 虽然median是相近的 但你的range分布会有差 个人经验 你试试吧 -- ★ミ ζ ○_. /(╯ 【今晚的天空有一颗流星划过 在预言着什麽】|> --

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