※ 引述《gsuper (綠色蘇打心)》之銘言： : 我的是 affy 的晶片 50片 : 是同一個實驗室出來的 我指的batch不是這個 而是實驗設計的問題 像是不同時間點收RNA 就已經有可能有batch effect了 50組實驗 array的scanner沒有能在一次scan完 如果你分不同時間去scan 你的時間也會有batch effect affy的片子都會有紀錄scan的時間 你可以看一下 : : 做完 Quality Assessment 後 : 剩下 44片 : : 然後我跑了 RMA GCRMA dCHIP MAS5 : 暫時不評估 preprocessing 的好壞 : 打算最後用四組資料的交集作為結果 : 然後再評估 恩... 我不太了解為什麼同時要做這麼多normalization後 再來看交集耶?@@ 一般來說 我習慣就是RMA normaliztion 再配合MAS5得到Detection call來做QC 畫PCA來看一下sample的分佈 或是用hierarchical clustering來看看是否能區分出不同群 在看群的時候 我又會檢查是我想要看的factor明顯 還是像是batch這種我不想看的明顯 來決定之後分析的策略 : : 所以在分析 Inference 時想到這個問題 : : 因為 preprocessing 實際上的算法有點看不懂 : 所以不知道到底是怎麼調整的 : : 我想 BGcorrect 和 summation 應該不影響 : : 但 Normalization 滿有可能會出問題 : 畢竟這個步驟是把 44 片調的更相似 : 但 Normal V.S. tumor 本來就會有不相似的地方 : 所以才很疑惑... affy幫你做array時 會調一個scale factor讓你的intesity相近 你可以把normaliztion完後的值 畫一個box blot 你會看到 雖然median是相近的 但你的range分布會有差 個人經驗 你試試吧 -- ★ミ ζ ○_. /(╯ 【今晚的天空有一顆流星劃過 在預言著什麼】|> --

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