exponenta event banner

affyprobeaffinities

Вычислить аффинированность зондов Affymetrix по их последовательностям и интенсивности зондов MM

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 аргументы

SequenceMatrix

Матрица N-by-25 информации о последовательности для зондов идеального соответствия (PM) в массиве Affymetrix ® GeneChip ®, где N - количество зондов в массиве. Каждая строка соответствует зонду, и каждый столбец соответствует одной из 25 позиций последовательности. Нуклеотиды в последовательностях представлены одним из следующих целых чисел:

  • 0 Ничего

  • 1 - A

  • 2 - C

  • 3 - G

  • 4 - Т

Совет

Вы можете использовать affyprobeseqread для создания этой матрицы. Если у вас есть эта информация о последовательности в буквенном представлении, вы можете преобразовать ее в целочисленное представление с помощью nt2int функция.

MMIntensity

Вектор столбца, содержащий интенсивности зонда несоответствия (MM) из CEL-файла, сгенерированного из одного массива Affymetrix GeneChip. Каждая строка соответствует зонду.

Совет

Этот вектор столбца можно извлечь из MMIntensities матрица, возвращенная celintensityread функция.

ProbeIndicesValue

Вектор столбца, содержащий информацию индексации зонда. Зонды в наборе зондов пронумерованы от 0 до N-1, где N - количество зондов в наборе зондов.

Совет

Вы можете использовать affyprobeseqread для создания этого вектора столбца.

ShowplotValue

Управляет отображением графика, показывающего значения сродства каждого из четырех оснований (A, C, G и T) для каждой из 25 позиций последовательности, для всех зондов в массиве Affymetrix GeneChip. Варианты: true или false (по умолчанию).

Выходные аргументы

AffinPM

Столбчатый вектор сродства PM зонда, вычисленный по их последовательностям зонда и интенсивностям MM зонда.

AffinMM

Столбчатый вектор сродства ММ зонда, вычисленный по их последовательностям зонда и интенсивностям ММ зонда.

BaseProf

Матрица 4 на 4, содержащая четыре параметра для полинома степени 3, для каждого основания, A, C, G и T. Каждая строка соответствует основанию, и каждый столбец соответствует параметру. Эти значения оцениваются по последовательностям и интенсивностям зондов и представляют все зонды в массиве Affymetrix GeneChip.

Stats

Вектор строки, содержащий четыре статистические данные в следующем порядке:

  • Статистика R-квадрата

  • Статистика F

  • p-значение

  • Отклонение ошибок

Описание

[AffinPM, AffinMM] = affyprobeaffinities(SequenceMatrix, MMIntensity) возвращает вектор столбца сродств PM зонда и вектор столбца сродств MM зонда, вычисленный из их последовательностей зонда и интенсивностей MM зонда. Каждая строка в AffinPM и AffinMM соответствует зонду. NaN возвращается для зондов без информации о последовательности. Аффинность каждого зонда представляет собой сумму зависимых от положения сродств к основанию. Для данного базового типа позиционный эффект моделируется как многочлен степени 3.

[AffinPM, AffinMM, BaseProf] = affyprobeaffinities(SequenceMatrix, MMIntensity) также оценивает коэффициенты сродства с использованием множественной линейной регрессии. Возвращается BaseProfматрица 4 на 4, содержащая четыре параметра для полинома степени 3, для каждого основания, A, C, G и T. Каждая строка соответствует основанию, и каждый столбец соответствует параметру. Эти значения оцениваются по последовательностям и интенсивностям зондов и представляют все зонды в массиве Affymetrix GeneChip.

[AffinPM, AffinMM, BaseProf, Stats] = affyprobeaffinities(SequenceMatrix, MMIntensity) также возвращает Statsвектор строки, содержащий четыре статистические данные в следующем порядке:

  • Статистика R-квадрата

  • Статистика F

  • p-значение

  • Отклонение ошибок

... = affyprobeaffinities(SequenceMatrix, MMIntensity, ...'PropertyName', PropertyValue, ...) требования affyprobeaffinities с необязательными свойствами, использующими пары имя/значение свойства. Можно указать одно или несколько свойств в любом порядке. Каждый PropertyName должен быть заключен в одинарные кавычки и не учитывать регистр. Эти пары имя/значение свойства следующие:

... = affyprobeaffinities(SequenceMatrix, MMIntensity, ...'ProbeIndices', ProbeIndicesValue, ...) используют индексы зонда для нормализации интенсивностей зонда с медианой интенсивностей их наборов зондов.

Совет

Использование ProbeIndices свойство рекомендуется только в том случае, если MMIntensity данные не получены из неспецифического эксперимента связывания.

... = affyprobeaffinities(SequenceMatrix, MMIntensity, ...'Showplot', ShowplotValue, ...) управляет отображением графика базового профиля сродства зонда. Варианты: true или false (по умолчанию).

Примеры

свернуть все

В этом примере показано, как вычислить аффиметрикс PM и сродство MM зондов по их последовательностям и интенсивностям MM зондов.

Загрузите MAT-файл, включенный в программное обеспечение Bioinformatics Toolbox™, который содержит данные Affymetrix из исследования рака предстательной железы. Переменные в MAT-файле включают seqMatrix матрица, содержащая информацию о последовательности для PM-зондов, mmMatrix матрица, содержащая значения интенсивности зонда ММ, и probeIndices вектор столбца, содержащий информацию индексации зонда.

load prostatecancerrawdata

Вычислите сродства к зондам Affymetrix PM и MM из их последовательностей и интенсивностей зондов MM, а также постройте график значений сродства каждого из четырех оснований (A, C, G и T) для каждого из 25 положений последовательности для всех зондов в массиве Affymetrix GeneChip.

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

Figure contains an axes. The axes with title Position-dependent Affinity Base Profile contains 100 objects of type text.

Файл prostatecancerrawdata.mat, используемый в этом примере, содержит данные Best et al., 2005.

Ссылки

[1] Наеф, Ф. и Магнаско, М.О. (2003). Решение загадки ярких несоответствий: мечение и эффективное связывание в олигонуклеотидных массивах. Физический обзор E 68, 011906.

[2] Ву, З., Иризарри, Р. А., Джентльмен, Р., Мурильо, Ф. М. и Спенсер, Ф. (2004). Основанная на модели корректировка фона для массивов олигонуклеотидной экспрессии. Журнал Американской статистической ассоциации 99 (468), 909-917.

[3] Best, C.J.M., Gillespie, J.W., Yi, Y., Chandramouli, G.V.R., Perlmutter, M.A., Собирается, Я., Эриксон, Х. С., Георгевич, Л., Тангреа, М. А., Дюрей, П.Х., Гонсалес, С., Веласко, А., Линехан, В.М., Матусик, Р.Дж., Прайс, Д.К., Фигг, В.Д., Эммерт-Бак, М.Р., и Чуакки, Р.Ф. (2005). Молекулярные изменения при первичном раке предстательной железы после терапии андрогенной абляцией. Клинические исследования рака 11, 6823-6834.

Представлен в R2007a