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 их профиля 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 логический вектор с одним элементом для каждой строки в Data. Элементы Mask соответствие строкам с отклонением, больше, чем порог, имеет значение 1, и те с отклонением меньше, чем порог является 0.
[ вычисляет отклонение для каждого профиля экспрессии гена в Mask, FData]
= genevarfilter(Data)Data и возвращает FData, отфильтрованная матрица данных, в которой удалены профили экспрессии гена низкого изменения. Можно также создать FData использование .FData = Данные (Mask,:)
[ возвращает Mask, FData, FNames]
= genevarfilter(Data, Names)FNames, отфильтрованный массив names, в котором удалены имена, сопоставленные с профилями экспрессии гена низкого изменения. Names массив ячеек из символьных векторов или вектор строки из имен генов, соответствующих каждой строке в Data. Можно также создать FNames использование .FNames = Имена (Mask)
Примечание
Если Data объект DataMatrix с заданными именами строки, вы не должны обеспечивать второй вход Names возвратить третий выход FNames.
genevarfilter (..., ' вызовы 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, экспериментальные данные, экспрессия гена профилирует с отклонением меньше, чем процентиль, заданная PercentileValue. Выбором являются целые числа от 0 к 100. Значением по умолчанию является 10.
genevarfilter(..., 'AbsValue', удаляет из AbsValueValue,
...)Data , экспериментальные данные, экспрессия гена профилирует 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, массив ячеек инвентарных номеров GenBank® для маркировки строк в yeastvalues, и times, вектор из временных стоимостей для маркировки столбцов в yeastvalues
load yeastdataОтфильтруйте 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