Отфильтруйте гены с небольшим отклонением профиля
Mask
= genevarfilter(Data
)
[Mask
, FData
]
= genevarfilter(Data
)
[Mask
, FData
, FNames
]
= genevarfilter(Data
, Names
)
genevarfilter(..., 'Percentile', PercentileValue
,
...)
genevarfilter(..., 'AbsValue', AbsValueValue
,
...)
Data | Объект DataMatrix или числовая матрица, где каждая строка соответствует гену. Если матрица, первый столбец является именами генов, и каждый дополнительный столбец является результатами эксперимента. |
Names | Массив ячеек из символьных векторов или вектор строки, где каждый элемент соответствует имени гена для каждой строки экспериментальных данных. |
PercentileValue | Задает процентиль, ниже которой удалены профили экспрессии гена. Выбором являются целые числа от |
AbsValueValue | Свойство задать абсолютное значение, ниже которого удалены профили экспрессии гена. |
Генные эксперименты профилирования обычно включают гены, которые показывают мало изменения в их профиле и обычно не представляют интерес. Эти гены обычно удаляются из данных.
вычисляет отклонение для каждого профиля экспрессии гена в Mask
= genevarfilter(Data
)Data
и возвращает Mask
, который идентифицирует профили экспрессии гена с отклонением меньше, чем 10-я процентиль. Mask
является логическим вектором с одним элементом для каждой строки в Data
. Элементы Mask
, соответствующего строкам с отклонением, больше, чем порог, имеют значение 1
и тех с отклонением меньше, чем порогом является 0
.
[
вычисляет отклонение для каждого профиля экспрессии гена в Mask
, FData
]
= genevarfilter(Data
)Data
и возвращает FData
, отфильтрованную матрицу данных, в которой удалены профили экспрессии гена низкого изменения. Можно также создать FData
с помощью
.FData = Data(Mask,:)
[
возвращает Mask
, FData
, FNames
]
= genevarfilter(Data
, Names
)FNames
, отфильтрованный массив names, в котором удалены имена, сопоставленные с профилями экспрессии гена низкого изменения. Names
является массивом ячеек из символьных векторов или вектором строки имен генов, соответствующих каждой строке в Data
. Можно также создать FNames
с помощью
.FNames = Names(Mask)
Если Data
является объектом DataMatrix с заданными именами строки, вы не должны обеспечивать второй вход Names
, чтобы возвратить третий вывод FNames
.
вызывает genevarfilter(..., 'PropertyName', PropertyValue, ...)
genevarfilter
с дополнительными свойствами, которые используют имя свойства / пары значения свойства. Можно задать одно или несколько свойств в любом порядке. Каждый PropertyName
должен быть заключен в одинарные кавычки и нечувствительный к регистру. Это имя свойства / пары значения свойства следующие:
genevarfilter(..., 'Percentile',
удаляет из PercentileValue
,
...)Data
, экспериментальных данных, профилей экспрессии гена с отклонением меньше, чем процентиль, заданная PercentileValue
. Выбором являются целые числа от 0
до 100
. Значением по умолчанию является 10
.
genevarfilter(..., 'AbsValue',
удаляет из AbsValueValue
,
...)Data
, экспериментальных данных, профилей экспрессии гена с отклонением меньше, чем AbsValueValue
.
Загрузите MAT-файл, которому предоставляют программное обеспечение Bioinformatics Toolbox™, которое содержит данные о дрожжах. Этот MAT-файл включает три переменные: yeastvalues
, матрица данных об экспрессии гена, genes
, массива ячеек инвентарных номеров GenBank® для маркировки строк в yeastvalues
, и times
, вектора временных стоимостей для маркировки столбцов в yeastvalues
load yeastdata
Отфильтруйте гены с небольшим отклонением профиля.
[fyeastvalues, fgenes] = genevarfilter(yeastvalues,genes);
[1] Kohane I.S., Kho A.T., Бьютт A.J. (2003), микромассивы для интегральной геномики, Кембриджа, нажатия MA:MIT.
exprprofrange
| exprprofvar
| geneentropyfilter
| genelowvalfilter
| generangefilter