芯片数据预处理方法

基因芯片数据预处理过程
基因芯片数据预处理是指对原始基因芯片数据进行处理、清洗和标准化的过程。

下面是基因芯片数据预处理的主要步骤：
1. 数据导入和存储：将基因芯片数据从原始格式导入到计算机中，并确定存储格式，如矩阵形式。

2. 数据清洗：去除无效数据、缺失数据、异常值和重复数据，以确保数据的质量和一致性。

3. 数据标准化：由于基因芯片数据通常具有不同的量级和分布，需要对数据进行标准化，以便在后续的分析中比较和综合不同样本或基因的表达数据。

常用的标准化方法有Z-score标准化
和最大最小值归一化等。

4. 数据变换：对数据进行变换，以满足统计分析的假设前提。

常见的变换方法包括对数变换、幂变换和Box-Cox变换等。

5. 数据分割：将数据按照实验组和对照组分割，以便在差异分析中进行比较。

6. 批次效应校正：由于实验过程中可能存在批次效应，即同一批次下的样本可能具有相似的表达模式，因此需要对数据进行批次效应校正，以消除批次效应对差异分析的影响。

7. 基因筛选：基因芯片数据通常包含大量的基因，为了减少多重比较问题和提高模型的可解释性，需要对基因进行筛选，选
择具有显著差异表达的基因进行后续分析。

8. 数据集成和整合：将不同芯片平台或实验中得到的数据进行整合，以增加样本量和数据的可靠性。

以上是基因芯片数据预处理的一般步骤，根据具体的研究目的和数据特点，可能还会有其他特定的处理方法。

第35卷，增刊、，r 01．35Suppl em ent 红外与激光工程I nf r ar ed aIl d Las e r En gi ne er i n g 撕年l O 月oct ．2006基因芯片图像的处理和分析方法研究张瑜(西南技术物理研究所，四川成都610041)摘要：对基因芯片图像进行预处理和分析。

分别采用伪中值滤波和网格定位对图像进行预处理和分析。

经过预处理后，图像的噪声得到了有效的消除。

经过不同的网格定位方法后，图像得到了全面的分析。

用网格定位的方法对经过预处理后的图像进行分析，为获得杂交后基因芯片探针二维荧光信息的关键特征奠定了基础。

为了提高运算效率和准确性，采用了中值滤波的改进法——伪中值滤波法对图像进行预处理。

同时使用了自适应阈值分割，对图像进行自动网格定位。

关键词：伪中值滤波；网格定位；自适应阈值分割中圈分类号l 1N 911．73文献标识码l A 文章编号：1007．2276(2006)增D ．0219．04R es ear ch about t he m e t hod of pr oc ess i ng and anal ysi ng t he i m agesobt ai ne d w i t h ge ne -c hi p s c a n ne rZ H A N G Y u(S 伽恤w es t h 伽地of Tech 血al Phy s i cs ，aI 蛐gd I I 610041．aI ㈣A bs tr 躯t ：11l e i m age s obt ai ned w i m gene-c 11i p s ca l l ner a r e pre —pr oces s ed aI l d anal yzed ．U s i ng ps eudo m e di 柚fi l 锄ng and 班ddi ng ，m e i I I l ages ar e pre —pr oc es s ed aI l d aI l al yzed ．A 讹r pre —pr ocess i ng ，血e i m age s ni oses a 陀ef !F ＆t i Vel y el i I ni n at ed ．A n d t he i m ages ar e r oundl y anal y zed by 鲥ddi ng di 仃ere nt l y ．T t l e ke y char act er of h ybr i di z ed gene —chi p ’2一D nuo r es cen ce i I l f om at i on is ob 妇ed by gr i d di ng 吐l e pre —pr oces s ed i I l l a ges ．To i I n pr o V e Ⅱl e oper at i on e ff i c i e nc y and V er aci t y'ps eud o m edi aI l f i l t er i I 峪i s adoppt ed ．A t t he s 锄e t i m e Ⅱl e i m ages a r e gr i d ed aut om at i ca ny by ail 印tiV e ‰shold se gI nent a t i on ．K ey w or ds ：P s eudo m edi 锄f i l t er i ng ；G r !i dding ；A dapdV e 吐鹏shol d se gm ent ；a t i onO引言基因是指导细胞或生物体生命活动的信息单位，它调控着细胞的活动和人的生老病死，基因探测被认为是当代生命科学的核心技术之一。

►bioconductor系列教程之一分析基因芯片上可以取代MAS5的主要还有两种算法，分别是dChip和RMA。

RMA算法正逐步成为microarray的主流算法。

RMA全称为log scale robust multi-array analysis，多阵列对数健壮算法。

RMA算法并不直接从PM的信号中减去做为背景的MM 信号，而是基于20组探针的信号分布来判断是信号还是噪音。

这种算法无疑对于低噪号的实验有较大的适用性。

Figure 2 MAS5.0, dChip 和RMA算法结果比较（数据来源：Summaries of Affymetrix GeneChip probe level data. Irizarry RA, Bolstad BM, Collin F, Cope LM, Hobbs B, Speed TP. Nucleic Acids Res 2003: 31(4);）所以这里，我就主要介绍一下如何在bioConductor使用RMA算法预处理基因芯片原始数据。

首先，去/support/technical/sample_data/demo_data.affx 下载一些示例数据文件下来。

这里，我使用Arabidopsis-AG AGCC数据示例。

我们先把下载下来的文件解压后拷贝ArabidopsisATH1-121502.CEL文件至R工作文件夹下。

首先是一个快速上手教程：1 2 3 4 5 6 7 8 910111213141516171819202122232425262728293031323334353637 > library(affy)##加载库文件Loading required package: BiobaseWelcome to BioconductorVignettes contain introductory material. To view, type'openVignette()'. To cite Bioconductor, see'citation("Biobase")'and for packages 'citation(pkgname)'.> Data <- ReadAffy()##读取工作目录下的CEL文件> eset <- rma(Data)##用RMA算法预处理数据，这时它会自动下载CDF文件，所以需要联网。

#流程大放送#蛋白质组芯片分析
Agonyr
蛋白质芯片是一种高通量的蛋白功能分析技术，可用于蛋白质表达谱分析，研究蛋白质与蛋白质的相互作用，甚至DNA－蛋白质、RNA－蛋白质的相互作用，筛选药物作用的蛋白靶点等。

应用蛋白质组芯片可以进行基因表达的筛选、抗原抗体检测、蛋白筛选、生化反应检测、药物筛选以及疾病诊断等，相比于质谱的昂贵报价以及数据量来说，蛋白质组芯片的优势更加明显。

常规分析流程：
1.芯片预处理，样本peak双向聚类
2.过滤分析，PCA分析，发现离群样本，PCA分析是一种降维技术，可以将多维（即蛋白peak数）的芯片数据投射到低维空间中。

相似的样本所在的点将彼此靠近，可以通过PCA 分析找到那些“离群”的样本。

3.分组差异peak的筛选，根据实验样本的分组情况进行差异峰的筛选，并进行聚类分析，确定差异峰(蛋白)及不同样本之间的互作关系。

一般认为在聚类图上距离越近的样本或差异峰之间的关系越密切。

4.疾病预测模型的构建，利用决策树，神经网络，SVM等机器学习方法来建立了分组诊断的模型，目的在于利用实验数据来筛选出一批靶标peak，并以此构建模型，以进行早期诊断、疾病预测和预后分析。

5.peak注释。

功能分析，从基因水平上研究差异peak的功能信息，从不能的处理实验对比发现疾病的分子机制。

生物芯片技术原理生物芯片技术是一种在微型芯片上集成了生物学实验室所需基本组件的技术，它允许在单个芯片上进行高通量、高灵敏度和高可重复性的生物分子检测。

生物芯片技术在基因组学、蛋白质组学等领域具有广泛的应用前景。

生物芯片技术可分为两类：基于DNA和RNA的芯片和基于蛋白质的芯片。

本文将主要介绍基于DNA和RNA的芯片。

DNA芯片技术主要用于基因表达的研究。

其基本原理是在芯片表面上固定一系列已知基因序列的DNA探针，通过杂交实验检测样品中的核酸是否与探针杂交，从而实现对基因表达水平的分析。

生物芯片技术的主要流程包括样品处理、芯片制备、试验操作和数据分析。

一、样品处理：样品处理是整个实验中最为关键的一步。

主要包括RNA/DNA提取、放大、标记、杂交等。

样品的选择和质量的好坏决定了分析结果的准确性和可重复性。

二、芯片制备：芯片制备的主要步骤包括芯片表面处理、探针的合成和连接、芯片包覆等。

芯片表面的化学修饰能够改变探针的亲和性和特异性，从而优化芯片的检测性能。

三、试验操作：试验操作包括芯片杂交、成像和数据获取等。

芯片样品通过加热和振动使样品中的RNA/DNA与芯片上的探针结合，随后将样品从芯片上洗掉并用成像仪或扫描仪获得芯片上的图像数据。

四、数据分析：数据分析是生物芯片技术中最为繁琐和复杂的一个环节。

数据分析主要有三个方面：首先是图像预处理，包括背景校准、排除异常值等；其次是数据提取，包括简单或复杂的数据处理和统计分析；最后是结果呈现，通常通过聚类、差异表达分析等手段对结果进行可视化展示。

生物芯片技术具有样品需求量小、实验周期短、重现性强等优点。

它在医学、农业、环境保护等领域有着广泛的应用，如基因突变、疾病诊断、药物筛选、农作物育种、环境污染检测等领域。

近年来，生物芯片技术已经得到了广泛的应用和发展。

在医学方面，生物芯片技术被广泛应用于疾病的早期诊断、疗效评估和药物筛选等方面。

生物芯片技术也能从基因水平为疾病的发生与发展提供关键信息，对于个体化医疗有着巨大的潜力。

甲基化芯片标准流程全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：甲基化芯片是一种用于测量DNA甲基化水平的工具，通过芯片上的探针与被测样本中的DNA相互作用，可以快速而准确地获得DNA 甲基化信息。

甲基化芯片标准流程是指在进行甲基化芯片实验时需要遵循的一系列标准步骤，以确保实验的可靠性和重复性。

本文将介绍甲基化芯片标准流程，并详细解释每个步骤的操作方法和注意事项。

甲基化芯片标准流程主要包括样本准备、DNA提取、DNA甲基化反应、芯片杂交、芯片扫描和数据分析等步骤。

下面将逐步介绍这些步骤的具体操作流程。

第一步：样本准备在进行甲基化芯片实验之前，首先需要准备样本。

样本可以是从组织、血液、细胞等来源提取的DNA。

在提取样本之前，需要注意样本的保存和处理条件，避免DNA降解或受污染。

还需根据实验设计确定所需样本量，确保实验的顺利进行。

第二步：DNA提取DNA提取是甲基化芯片实验的关键步骤，它直接影响后续实验结果的准确性和可靠性。

DNA提取方法有很多种，常用的包括酚-氯仿提取法、离心柱法等。

在进行DNA提取时，需要注意避免污染和降解，确保提取的DNA质量和浓度符合实验要求。

第三步：DNA甲基化反应DNA甲基化反应是将DNA中的甲基化位点与甲基化标记物结合的过程。

在进行DNA甲基化反应时，需要选择适当的甲基化反应试剂和条件，确保反应的有效性和特异性。

还需对反应体系进行控制，避免非特异性反应的发生。

第四步：芯片杂交芯片杂交是将经甲基化的DNA样本与甲基化芯片上的探针相互作用的过程。

在进行芯片杂交时，需要注意控制温度、时间和杂交液的成分，以确保探针和样本之间的特异性结合。

还需避免芯片的污染和损坏，确保实验的顺利进行。

第五步：芯片扫描芯片扫描是将杂交后的芯片放入扫描仪中进行扫描，获取甲基化信号的过程。

在进行芯片扫描时，需要注意设置扫描仪的参数和检查芯片的扫描质量，确保获取准确的甲基化数据。

还需避免芯片的移位和损坏，以保证数据的可靠性和重复性。

•lncRNA芯片分析lncRNA芯片分析修改时间2010/6/16 13:57:12 点击3210次1. 归一化lncRNA芯片采用的归一化的方法为quantile normalization。

2. 差异LncRNA的筛选lncRNA芯片中既有lncRNA的探针又有mRNA的探针，分别做差异基因的筛选，筛选方法同表达谱的筛选方法是一致的，参见表达谱的差异基因筛选。

3. 差异lncRNA的重注释lncRNA芯片注释不完善，因此需要将筛选出来的lncRNA进行重注释。

将差异lncRNA在基因组上位置上下游延伸，以寻找lncRNA附近的有功能的基因。

差异lncRNA重注释示例4. 差异lncRNA靶基因的预测lncRNA可能通过调控相应的mRNA发挥功能，因此有必要预测lncRNA的靶基因。

我们提取差异lncRNA和mRNA的序列，首先用blast进行初筛，之后用RNAplex进行进一步筛选，以预测lncRNA可能调控的mRNA。

差异lncRNA靶基因预测结果示例5. 差异lncRNA与靶基因共表达网络预测出lncRNA的靶基因后，并可进一步在mRNA的数据中探寻该mRNA是否发生表达量的变化。

由此构建差异lncRNA与靶基因相互作用网络图。

差异lncRNA与靶基因相互作用网络图。

方框代表lncRNA，圆形代表mRNA。

连线表示可能的调控关系。

节点面积越大，表示调控的mRNA越多，预示该lncRNA在调控网络中所起的作用可能越大。

6. 差异lncRNA与差异mRNA的共表达分析SBC Human lncRNA芯片能同时检测出差异表达的lncRNA和mRNA。

我们将差异lncRNA和差异mRNA在一组样品中进行共表达分析，可以发现与某个lncRNA具有相同表达模式的mRNA。

要求：每组数据3个或3个以上生物学重复实验组：对照组：lncRNA与mRNA共表达分析作用图，圆形带圈代表lncRNA，圆形代表mRNA。

精心整理ChIP-Seq 技术在转录因子结合位点分析的应用摘要：染色质免疫沉淀(Chromatinimmunoprecipitaion,ChIP)技术是用来研究细胞内特定基因组区域特定位点与结合蛋白相互作用的技术。

将ChIP 与第二代高通量测序技术相结合的染色质免疫沉淀测序(chromatinimmunoprecipitationfollowedbysequencing ，ChIP-Seq)技术能在短时间内获得大量研究数据，高效地在全基因组范围内检测与组蛋白、转录因子等相互作用的DNA 区段，在细胞的基因表达调控网络研究中发挥重要作用。

本文简要介绍了ChIP-Seq 技术的基本原理、实验设计和后续数据分析，以及ChIP-Seq 技术在研究转录因子结合位点中的。

关键词：ChIP-Seq ；转录因子；引言染色质是真核生物基因组DNA 主要存在形式，为了阐明真核生物基因表达调控机制，对于蛋白质与DNA 在体定位DNA ChIP-seq[9,10]。

1.1ChIP DNA DNA 片段进行富集[8]。

采用低pH 值反交联，DNA 与蛋白质之间的Schiff 键(-C=N-)水解，释放DNA 片段。

通过对目标片段的纯化与检测，获得DNA 与蛋白质相互作用的序列信息。

N-ChIP [14］和X-ChIP [15]是最常见的2种ChIP 实验技术，前者用来研究DNA 与高结合力蛋白的相互作用，采用核酸酶消化染色质，适用于组蛋白及其异构体的研究；X-ChIP 主要用来研究DNA 与低结合力蛋白的相互作用，采用甲醛或紫外线进行DNA 和蛋白交联，然后，采用超声波将染色质断裂为小片段，适用于多数非组蛋白的蛋白质类的研究。

由于生物芯片具有快速、高效、高并行性、高通量、微型化和自动化等特点，高密度生物芯片与ChIP 的结合极大地方便了DNA 与蛋白质相互作用的研究。

1.2ChIP-Seq 技术ChIP-Seq 是将ChIP 与新一代测序技术相结合，能够高通量地得到每一个片段精确的序列信息，其实验原理是：在生理状态下，把细胞内的DNA 与蛋白质交联后裂解细胞，分离染色体，通过超声或酶处理将染色质随机切割，利用抗原抗体的特异性识别反应，将与目的蛋白质相结合的DNA 片段和目的蛋白质沉淀下来，再通过反交联（ReverseCrosslink ）释放结合蛋白的DNA 片段。

基因芯片数据分析中的标准化算法和聚类算法北京大学生命科学院 生物信息专业王向峰 学号：10211058摘要：基因芯片技术已经广泛的应用于各种模式生物的功能基因组的研究中，应用芯片技术可以高效，高通量的检测基因表达行为。

芯片数据分析中的标准化主要分为芯片内标准化和芯片间标准化，芯片内标准化根据目的不同可分为消除染色偏差的Lowess Normalization ，消除点样针头引起的空间差异的Print-tip Normalization 。

常用的芯片间标准化有Quantile Normalization ，Global Normalization 。

芯片数据分析中常见的聚类算法有分层聚类(Hierarchical clustering)、K 均值聚类(K-means clustering)、自组织图谱SOM (self organizing map)、PCA (principle component analysis)等等。

所有的聚类方法归结为有监督的学习和无监督的学习两种方法。

第一部分 基因芯片的数据标准化(Normalization)对基因芯片数据的标准化处理，主要目的是消除由于实验技术所导致的表达量(Intensity)的变化，并且使各个样本(sample)和平行实验的数据处于相同的水平，从而使我们可以得到具有生物学意义的基因表达量的变化。

标准化的方法根据芯片的种类、数据处理的阶段和目的不同而有所差异。

这里主要讨论一下双荧光染色(Red and Green Chip)的cDNA 微列阵(cDNA microarray)的标准化方法。

一、实验数据的预处理（data transformation ）双色cDNA 芯片(two-color cDNA microarray),指对参照基因(reference gene)和样本基 因(sample gene)标上绿色和红色荧光标记。

参照基因的制备主要是提取不同组织的不同时期的细胞进行培养(Cultured Cell)，以保证绝大部分的基因可以表达。

基因表达芯片数据的预处理和分析基因表达芯片是一种目前广泛应用于生物医学研究中的技术，它可以帮助研究人员在分子水平上对细胞、组织、器官及其疾病发生机制进行深入研究，从而为疾病的诊断、治疗和药物研发等领域提供有力的支持。

基因表达芯片所涉及的数据处理步骤较多，其中预处理和分析是其中最为基础和关键的两个环节。

本文将从这两个方面详细阐述基因表达芯片数据的预处理和分析。

一、基因表达芯片数据的预处理预处理部分主要包括质量控制、数据归一化和拼接等步骤。

具体介绍如下：1、质量控制质量控制是基因表达芯片数据预处理中非常重要的一步，它的目的是检查芯片实验结果的质量。

通过质量控制可以发现数据中的异常现象，包括低质量的样品、芯片实验中的坏控制等。

一旦发现问题，需要对其进行相应的策略处理，以确保测量结果的正确性和准确性。

2、数据归一化数据归一化是指将不同富集度的探测物本底进行标准化处理，以能够在同一芯片上比较不同样品的水平。

目前普遍使用的归一化方法有MAS5、RMA、GCRMA 和Ebtiseh等。

其中MAS5方法独立于信号内容以及噪声分布，不需要对数据做任何假设。

RMA方法适用于多共同贡献的基因表达的依赖性模型。

GCRMA方法基于模型的切断比值方法，可以有效消除芯片噪声的影响。

Ebtiseh方法可以充分利用芯片的信息，并通过最佳阈值确定最佳归一化方案。

3、拼接拼接是指将一组芯片测量数据进行合并，形成一个较大的数据矩阵。

拼接的目的是将不同个体、不同时间点的基因表达芯片测量结果进行统一处理，为后续的差异分析和数据挖掘提供支持。

二、基因表达芯片数据的分析基因表达芯片数据分析主要包括差异分析、功能分析和网络分析等步骤。

具体介绍如下：1、差异分析差异分析是指比较两组或多组样品之间的基因表达水平差异。

差异分析的主要方法有t检验、方差分析、多重比较法、基因表达芯片的类别分析以及机器学习算法。

通过差异分析可以找到与疾病有关的不同表达基因。

基因芯片（Gene Chip）数据通常以特定的格式存储，常见的基因芯片数据格式包括：
1. Affymetrix CEL 文件：CEL 文件是Affymetrix 基因芯片的标准数据格式，包含了芯片图像的像素强度信息。

2. Illumina IDAT 文件：IDAT 文件是Illumina 基因芯片的原始数据格式，包含了芯片扫描的图像数据。

3. MicroArray Gene Expression Data (MAGE-ML)：MAGE-ML 是一种用于存储微阵列基因表达数据的XML 格式。

在进行基因芯片数据分析之前，通常需要进行一些数据预处理步骤，以确保数据的质量和可用性。

这些预处理步骤可能包括：
1. 数据质量控制：检查数据的完整性、缺失值、异常值等。

2. 背景校正：校正芯片上的背景信号，以去除非特异性杂交的影响。

3. 归一化：对不同样本或实验条件下的数据进行归一化处理，以消除实验间的差异。

4. 数据转换：将原始数据进行对数转换或其他数学变换，以使数据更符合正态分布或满足特定分析方法的要求。

5. 探针注释：将探针映射到特定的基因或基因组位置，以便进行基因表达分析。

这些预处理步骤的具体实现方法可能因不同的基因芯片平台和分析软件而有所差异。

在进行基因芯片数据分析时，通常使用专门的生物信息学工具和软件来处理和分析数据。

提高AI技术模型训练效率的技巧和方法随着人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的快速发展，越来越多的企业和研究机构开始使用AI技术来解决各种问题。

然而，在应用AI技术中，模型训练是一个耗时且资源密集的过程。

为了提高AI技术模型的训练效率，降低时间和资源成本，研究人员们一直在探索各种技巧和方法。

本文将介绍一些有效的方法来提高AI技术模型训练效率。

一、数据预处理数据预处理是提高模型训练效率的关键步骤之一。

对于大规模数据集，数据预处理可以帮助减少训练样本数量，去除不必要的噪声，并加快算法收敛速度。

1. 特征选择：在进行特征选择时，我们应该重点关注与目标变量相关性较高的特征。

通过选择最相关的特征，可以减少输入空间，并降低计算复杂度。

2. 数据清洗：数据清洗包括去除重复值、缺失值以及异常值等不良数据。

这些不良数据会影响模型训练过程，导致训练效率降低。

因此，在进行模型训练之前，务必对数据进行清洗。

3. 数据归一化：使用合适的归一化方法可以将特征值缩放到相似的范围内，避免某些特征对模型训练过程产生过大的影响。

常见的归一化方法包括最大-最小缩放和Z-score标准化等。

二、硬件优化AI技术模型训练通常需要大量的计算资源。

通过优化硬件配置和使用高性能设备，可以显著提高模型训练效率。

1. 并行计算：AI技术模型训练中存在大量矩阵运算和向量操作。

通过并行计算技术，如GPU加速、分布式计算等，可以在保证计算结果准确性的同时加快计算速度。

2. 加速器利用：除了使用GPU外，还可以考虑使用专门为AI设计的加速器。

例如，谷歌的TPU（Tensor Processing Unit）是一种针对深度学习应用设计的高性能芯片，具有卓越的并行计算能力。

3. 存储优化：AI技术模型训练过程中需要频繁地读写数据。

采用高速存储设备，如SSD（Solid State Drive）等，可以大幅提升训练效率。

三、算法优化除了数据预处理和硬件优化外，算法优化也是提高模型训练效率的重要手段。