affyprobeaffinities

Вычисление сродства зондов Affymetrix от их последовательностей 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 параметры

SequenceMatrix

Матрица N -by-25 информации о последовательности для зондов идеального соответствия (PM) на Affymetrix® GeneChip® array, 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 функция для генерации этой матрицы. Если у вас есть эта информация о последовательности в буквенном представлении, можно преобразовать ее в целочисленное представление с помощью nt2int функция.

MMIntensity

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

Совет

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

ProbeIndicesValue

Вектор-столбец, содержащая информацию индексации зонда. Зонды в наборе зондов пронумерованы с 0 по N-1, где N - количество зондов в наборе зондов.

Совет

Вы можете использовать affyprobeseqread функция, чтобы сгенерировать этот вектор-столбец.

ShowplotValue

Управляет отображением графика, показывающего значения сродства каждого из четырёх основ (A, C, G и T) для каждого из 25 положений последовательности для всех зондов массива Affymetrix GeneChip. Варианты true или false (по умолчанию).

Выходные аргументы

AffinPM

Вектор-столбец сродства зонда PM, вычисленная из их последовательностей зонда и интенсивности зонда MM.

AffinMM

Вектор-столбец сродства зонда MM, вычисленная из их последовательностей зонда и интенсивности зонда MM.

BaseProf

Матрица 4 на 4, содержащая 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 из последовательностей зондов и интенсивности и представляют все зонды массива Affymetrix GeneChip.

Stats

Вектор-строка, содержащий четыре статистики в следующем порядке:

  • R-квадратная статистика

  • Статистика F

  • p-значение

  • Отклонение ошибок

Описание

[AffinPM, AffinMM] = affyprobeaffinities(SequenceMatrix, MMIntensity) возвращает векторы-столбцы сродства зонда PM и вектора-столбца сродства зонда MM, вычисленные из их последовательностей зонда и интенсивности зонда MM. Каждая строка в AffinPM и AffinMM соответствует зонду. NaN возвращается для зондов без информации о последовательности. Каждое сродство зонда является суммой зависимых от положения аффинностей основания. Для заданного базового типа позиционный эффект моделируется как полином степени 3.

[AffinPM, AffinMM, BaseProf] = affyprobeaffinities(SequenceMatrix, MMIntensity) также оценивает коэффициенты аффинности, используя многофакторную линейную регрессию. Возвращается BaseProf, матрица 4 на 4, содержащая 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 из последовательностей зондов и интенсивности и представляют все зонды массива Affymetrix GeneChip.

[AffinPM, AffinMM, BaseProf, Stats] = affyprobeaffinities(SequenceMatrix, MMIntensity) также возвращается Stats, вектор-строка, содержащая четыре статистики в следующем порядке:

  • R-квадратная статистика

  • Статистика F

  • p-значение

  • Отклонение ошибок

... = аффипробеаффинности (SequenceMatrix, MMIntensity... 'PropertyName', PropertyValue, ...) вызывает affyprobeaffinities с необязательными свойствами, которые используют пары имя/значение свойства. Можно задать одно или несколько свойств в любом порядке. Каждый PropertyName должны быть заключены в одинарные кавычки и нечувствительны к регистру. Эти имена свойства/пары значения свойств следующие:

... = affyprobeaffinities(SequenceMatrix, MMIntensity, ...'ProbeIndices', ProbeIndicesValue, ...) использует индексы зонда для нормализации интенсивности зонда с медианой интенсивности их набора зондов.

Совет

Использование ProbeIndices свойство рекомендуется только в том случае, если ваше MMIntensity данные не из неспецифического эксперимента по связыванию.

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

Примеры

свернуть все

Этот пример показывает, как вычислить сродство зондов Affymetrix PM и MM из их последовательностей и интенсивность зондов MM.

Загрузите MAT-файл, включенный в программное обеспечение Bioinformatics Toolbox™, которое 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 MM-зонда, и probeIndices Вектор-столбец, содержащая информацию индексации зонда.

load prostatecancerrawdata

Вычислите сродство зондов Affymetrix PM и MM из их последовательностей и интенсивность зондов MM, а также постройте графики значений сродства каждого из четырёх основ (A, C, G и T) для каждого из 25 положений последовательности для всех зондов массива 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 prostatecerrawdata.mat, используемый в этом примере, содержит данные Best et al., 2005.

Ссылки

[1] Naef, F. and Magnasco, M.O. (2003). Решение загадки ярких несоответствий: маркировка и эффективное связывание в олигонуклеотидных массивах. Физический обзор E 68, 011906.

[2] Wu, Z., Irizarry, R.A., Gentleman, R., Murillo, F.M. and Spencer, F. (2004). Модельная корректировка фона для массивов экспрессии олигонуклеотидов. 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., Собери, Я., Эриксон, Х.С., Георгиевич, Л., Тангрея, М.А., Duray, P.H., Gonsalez, S., Velasco, A., Linehan, W.M., Matusik, R.J., Price, D.K., Figg, W.D., Emmert-Buck, M.R., and Chuaqui, R.F. (2005). Молекулярные изменения при первичном раке предстательной железы после андрогенной абляции. Клинические исследования рака 11, 6823-6834.

Введенный в R2007a