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小編給大家分享一下芯片RNA降解圖的示例分析,相信大部分人都還不怎么了解,因此分享這篇文章給大家參考一下,希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲,下面讓我們一起去了解一下吧!
芯片RNA降解圖
RNA的降解是影響芯片數(shù)據(jù)質(zhì)量的一個(gè)很重要因素,一般,RNA從5端開(kāi)始降解,所以理論上探針5端的熒光強(qiáng)度應(yīng)該低于3端。
RNA降解曲線的斜率表示了這種變化趨勢(shì),斜率越小,說(shuō)明降解越少,
如果斜率太小,甚至接近0,就要特別注意,則可能全部降解
以affymetrix芯片CEL文件為基礎(chǔ),獲取AffyBatch后基于affy包的AffyRNAdeg函數(shù),可以獲取RNA降解情況(GSE66196)
RNAdeg=AffyRNAdeg(AffyBatch)
> summaryAffyRNAdeg(RNAdeg) GSM1616746_Pool_1_Hilscher_26-07-2012.CEL.gz GSM1616747_Pool_1_Reif-Hilscher_8-2-2012.CEL.gz slope 4.30e+00 4.07e+00 pvalue 3.61e-11 1.96e-11 GSM1616748_Pool_1wdh_Reif-Hilscher_9-2-2012.CEL.gz GSM1616749_Pool_2_Hilscher_26-07-2012.CEL.gz slope 4.03e+00 4.29e+00 pvalue 1.93e-11 3.55e-11 GSM1616750_Pool_2_Reif-Hilscher_8-2-2012.CEL.gz GSM1616751_Pool_2wdh_Reif-Hilscher_9-2-2012.CEL.gz slope 3.98e+00 4.09e+00 pvalue 8.56e-11 1.44e-11 GSM1616752_Pool_3_Hilscher_26-07-2012.CEL.gz GSM1616753_Pool_3_Reif-Hilscher_8-2-2012.CEL.gz slope 4.24e+00 3.94e+00 pvalue 1.19e-11 1.26e-11 GSM1616754_Pool_3wdh_Reif-Hilscher_9-2-2012.CEL.gz GSM1616755_Pool_4_Hilscher_26-07-2012.CEL.gz slope 3.92e+00 4.43e+00 pvalue 1.91e-11 1.82e-12 GSM1616756_Pool_4_Reif-Hilscher_8-2-2012.CEL.gz GSM1616757_Pool_4wdh_Reif-Hilscher_9-2-2012.CEL.gz slope 3.95e+00 3.94e+00 pvalue
繪圖:
> SampleNames [1] "GSM1616746" "GSM1616747" "GSM1616748" "GSM1616749" "GSM1616750" "GSM1616751" "GSM1616752" "GSM1616753" "GSM1616754" "GSM1616755" [11] "GSM1616756" "GSM1616757"
n.sample = length(AffyBatch$sample) cols = rainbow(n.sample) plotAffyRNAdeg(RNAdeg,cols= cols) legend("topleft",legend=SampleNames,col= cols,lty=1,box.lty=0,bg=NA) box()
注意:各芯片結(jié)果線條平行,說(shuō)明實(shí)驗(yàn)處理均衡一致,如某個(gè)芯片和其他芯片差別較大需要注意是否存在問(wèn)題。
以上是“芯片RNA降解圖的示例分析”這篇文章的所有內(nèi)容,感謝各位的閱讀!相信大家都有了一定的了解,希望分享的內(nèi)容對(duì)大家有所幫助,如果還想學(xué)習(xí)更多知識(shí),歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道!
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