affyprobeaffinities

Вычислите сродство зонда Affymetrix из их последовательностей и интенсивности зонда MM

свернуть все на странице

Синтаксис

[AffinPM, AffinMM] = affyprobeaffinities(SequenceMatrix, MMIntensity)
[AffinPM, AffinMM, BaseProf] = affyprobeaffinities(SequenceMatrix, MMIntensity)
[AffinPM, AffinMM, BaseProf, Stats] = affyprobeaffinities(SequenceMatrix, MMIntensity)
... = affyprobeaffinities(SequenceMatrix, MMIntensity, ...'ProbeIndices', ProbeIndicesValue, ...)
... = affyprobeaffinities(SequenceMatrix, MMIntensity, ...'Showplot', ShowplotValue, ...)

Входные параметры

SequenceMatrix

N-by-25 матрица информации о последовательности для идеальной пары (PM), зондирует на массиве Affymetrix® GeneChip®, где N является количеством зондов на массиве. Каждая строка соответствует зонду, и каждый столбец соответствует одному из 25 положений последовательности. Нуклеотиды в последовательностях представлены одним из следующих целых чисел:

  • 0 'none'

  • 1 A

  • 2 C

  • 3 G

  • 4 T

Совет

Можно использовать affyprobeseqread функция, чтобы сгенерировать эту матрицу. Если у вас есть эта информация о последовательности в представлении буквы, можно преобразовать его в целочисленное представление с помощью nt2int функция.

MMIntensity

Вектор-столбец, содержащий несоответствие (MM), зондирует интенсивность из файла CEL, сгенерированного от одного массива Affymetrix GeneChip. Каждая строка соответствует зонду.

Совет

Можно извлечь этот вектор-столбец из MMIntensities матрица возвращена celintensityread функция.

ProbeIndicesValue

Вектор-столбец, содержащий информацию об индексации зонда. Зонды в тестовом наборе пронумерованы 0 через N - 1, где N является количеством зондов в тестовом наборе.

Совет

Можно использовать affyprobeseqread функция, чтобы сгенерировать этот вектор-столбец.

ShowplotValue

Управляет отображением графика, показывающего значения сродства каждой из четырех основ (A, C, G, и T) для каждого из 25 положений последовательности, для всех зондов на массиве Affymetrix GeneChip. Выбором является true или false (значение по умолчанию).

Выходные аргументы

AffinPM

Вектор-столбец PM зондирует сродство, вычисленное из их тестовых последовательностей и интенсивности зонда MM.

AffinMM

Вектор-столбец MM зондирует сродство, вычисленное из их тестовых последовательностей и интенсивности зонда MM.

BaseProf

Матрица 4 на 4, содержащая эти четыре параметра для полинома степени 3, для каждой основы, A, C, G, и T. Каждая строка соответствует основе, и каждый столбец соответствует параметру. Эти значения оцениваются от тестовых последовательностей и интенсивности, и представляют все зонды на массиве Affymetrix GeneChip.

Stats

Вектор-строка, содержащий четыре статистических данные в следующем порядке:

  • Статистическая величина R-квадрата

  • F статистическая величина

  • p-значение

  • Ошибочное отклонение

Описание

[AffinPM, AffinMM] = affyprobeaffinities(SequenceMatrix, MMIntensity) возвращает вектор-столбец сродства зонда PM и вектор-столбец сродства зонда MM, вычисленного из их тестовых последовательностей и интенсивности зонда MM. Каждая строка в AffinPM и AffinMM соответствует зонду. NaN возвращен для зондов без информации о последовательности. Каждое тестовое сродство является суммой позиционно-зависимого основного сродства. Для данного базового типа позиционный эффект моделируется как полином степени 3.

[AffinPM, AffinMM, BaseProf] = affyprobeaffinities(SequenceMatrix, MMIntensity) также оценочные коэффициенты сродства с помощью многофакторной линейной регрессии. Это возвращает BaseProf, матрица 4 на 4, содержащая эти четыре параметра для полинома степени 3, для каждой основы, A, C, G, и T. Каждая строка соответствует основе, и каждый столбец соответствует параметру. Эти значения оцениваются от тестовых последовательностей и интенсивности, и представляют все зонды на массиве Affymetrix GeneChip.

[AffinPM, AffinMM, BaseProf, Stats] = affyprobeaffinities(SequenceMatrix, MMIntensity) также возвращает Stats, вектор-строка, содержащий четыре статистических данные в следующем порядке:

  • Статистическая величина R-квадрата

  • F статистическая величина

  • p-значение

  • Ошибочное отклонение

... = affyprobeaffinities (SequenceMatrix, MMIntensityPropertyName ', PropertyValue, ...) вызовы affyprobeaffinities 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:

... = affyprobeaffinities(SequenceMatrix, MMIntensity, ...'ProbeIndices', ProbeIndicesValue, ...) использование зондирует индексы, чтобы нормировать тестовую интенсивность с медианой их тестовой интенсивности набора.

Совет

Использование ProbeIndices свойство рекомендуется только если ваш MMIntensity данные не из неопределенного обязательного эксперимента.

... = affyprobeaffinities(SequenceMatrix, MMIntensity, ...'Showplot', ShowplotValue, ...) управляет отображением графика тестового базового профиля сродства. Выбором является true или false (значение по умолчанию).

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

В этом примере показано, как вычислить PM Affymetrix, и MM зондируют сродство от их последовательностей и интенсивности зонда MM.

Загрузите MAT-файл, включенный с программным обеспечением Bioinformatics Toolbox™, которое содержит данные Affymetrix из исследования рака простаты. Переменные в MAT-файле включают seqMatrix , матрица, содержащая информацию о последовательности для зондов PM, mmMatrix , матрица, содержащая MM, зондирует значения интенсивности и probeIndices , вектор-столбец, содержащий информацию об индексации зонда.

load prostatecancerrawdata

Вычислите PM Affymetrix и сродство зонда MM от их последовательностей и интенсивности зонда MM, и также постройте значения сродства каждой из четырех основ (A, C, G, и T) для каждого из 25 положений последовательности, для всех зондов на массиве Affymetrix GeneChip.

[apm, amm] = affyprobeaffinities(seqMatrix, mmMatrix(:,1),...
             'ProbeIndices', probeIndices, 'showplot', true);

prostatecancerrawdata.mat файл, используемый в этом примере, содержит данные из Лучшего и др., 2005.

Ссылки

[1] Naef, F., и Magnasco, M.O. (2003). Решение загадки ярких несоответствий: маркировка и эффективная привязка в массивах олигонуклеотида. Физический E 68 анализа, 011906.

[2] Ву, Z., Irizarry, R.A., джентльмен, Р., Мурильо, Ф.М. и Спенсер, F. (2004). Основанная на модели фоновая корректировка к массивам выражения олигонуклеотида. Журнал американской статистической ассоциации 99 (468), 909–917.

[3] Лучше всего, C.J.M., Гиллеспи, J.W., И, Y., Chandramouli, G.V.R., Perlmutter, M.A., Gathright, Y., Эриксон, H.S., Георгевич, L., Tangrea, M.A., Duray, P.H., Гонсалес, S., Веласко, A., Linehan, W.M., Matusik, R.J., Цена, D.K., Figg, W.D., Emmert-маркер, M.R., и Chuaqui, R.F. (2005). Молекулярные изменения при первичном раке простаты после терапии абляции андрогена. Клинические Исследования рака 11, 6823–6834.

Смотрите также

| | | |

Представленный в R2007a

Документация Bioinformatics Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте