A*******e
发帖数: 284 | 1 看一paper， 想重新分析里面的microarray data。在GEO down下原始的cel文件后，用
affy的expression console分析，过程看起来顺利。但是结果发现，一些control的三
个biologic repeat的值相差很大，包括house keeping基因， repeat之间差异也很大
。然后发现处理组和对照组之间这些control的差异也很大。按我的粗浅理解，这些
control之间的比值应该是以1
为中心的正态分布才对，如果不是这样，数据就有问题了。 请问这是为何？ 是我分析
错了，没有做normolize吗？
请高手指点 |
S**********l
发帖数: 3835 | 2 得per sample log2之后normalize
【在 A*******e 的大作中提到】
: 看一paper， 想重新分析里面的microarray data。在GEO down下原始的cel文件后，用
: affy的expression console分析，过程看起来顺利。但是结果发现，一些control的三
: 个biologic repeat的值相差很大，包括house keeping基因， repeat之间差异也很大
: 。然后发现处理组和对照组之间这些control的差异也很大。按我的粗浅理解，这些
: control之间的比值应该是以1
: 为中心的正态分布才对，如果不是这样，数据就有问题了。 请问这是为何？ 是我分析
: 错了，没有做normolize吗？
: 请高手指点
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A*******e
发帖数: 284 | 3 多谢了，请问如何做normalize？ 我现在得到了6个chp file和一个rma.summary的txt
file。 请问接下来在expression console里面怎么做normalize？
【在 S**********l 的大作中提到】
: 得per sample log2之后normalize
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j*p
发帖数: 411 | 4 just use "rma.summary.txt", from this file name, it seems data been RMA
normalized.
txt
【在 A*******e 的大作中提到】
: 多谢了，请问如何做normalize？ 我现在得到了6个chp file和一个rma.summary的txt
: file。 请问接下来在expression console里面怎么做normalize？
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t******s
发帖数: 55 | 5 你这样问问题没人能回答你
至少给点有用的信息
比如说用的什么方法（expression console里有mas5，rma etc），什么参数，而不是
用什么软件（expression console里至少有三种normalized的方法）
你有多少个sample，（大于8或者少于8）
少于8基本只能用mas5，大于8可以用rma。
基本流程
1. QC
probe level: 3'/5'
DNA degradation
background intensity
precent present
probe set level:
NUSE/RLE
2. Prepossessing.
Normalization
non-specific filtering
3. post-analysis
do whatever you want
you can try MA plot to compare two arrays.
【在 A*******e 的大作中提到】
: 看一paper， 想重新分析里面的microarray data。在GEO down下原始的cel文件后，用
: affy的expression console分析，过程看起来顺利。但是结果发现，一些control的三
: 个biologic repeat的值相差很大，包括house keeping基因， repeat之间差异也很大
: 。然后发现处理组和对照组之间这些control的差异也很大。按我的粗浅理解，这些
: control之间的比值应该是以1
: 为中心的正态分布才对，如果不是这样，数据就有问题了。 请问这是为何？ 是我分析
: 错了，没有做normolize吗？
: 请高手指点
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t*d
发帖数: 1290 | 6 "少于8基本只能用mas5，大于8可以用rma。"
有这么一说？
【在 t******s 的大作中提到】
: 你这样问问题没人能回答你
: 至少给点有用的信息
: 比如说用的什么方法（expression console里有mas5，rma etc），什么参数，而不是
: 用什么软件（expression console里至少有三种normalized的方法）
: 你有多少个sample，（大于8或者少于8）
: 少于8基本只能用mas5，大于8可以用rma。
: 基本流程
: 1. QC
: probe level: 3'/5'
: DNA degradation
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f******9
发帖数: 39 | 7 借地一问，有没有什么初级的教程，各位推荐下。
多谢先。 |
t******s
发帖数: 55 | |
t******s
发帖数: 55 | 9 算probe effect，要simple size的
当然cutoff的标准不那么好定，一般觉得是8-10左右
如果小于8，也有一些其他更好办法，相对比较复杂，一般就用mas5了
【在 t*d 的大作中提到】
: "少于8基本只能用mas5，大于8可以用rma。"
: 有这么一说？
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t*d
发帖数: 1290 | 10 谢谢！
有相关文献么？
【在 t******s 的大作中提到】
: 算probe effect，要simple size的
: 当然cutoff的标准不那么好定，一般觉得是8-10左右
: 如果小于8，也有一些其他更好办法，相对比较复杂，一般就用mas5了
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A*******e
发帖数: 284 | 11 看来我犯了很多错误啊，
只有6个sample，对照组和处理组 每个三个重复，一共6个。我却用了RMA。 我用的是3
' expression analysis。 我知道的太少了，还是求推荐文献读 |
t******s
发帖数: 55 | 12 如果是预处理的话，Bolstad 的毕业论文不错（老板是 TP speed），通俗易懂，一天
入门哈
Low-level Analysis of High-density Oligonucleotide Array Data: Background,
Normalization and Summarization
by Benjamin Milo Bolstad
是3
【在 A*******e 的大作中提到】
: 看来我犯了很多错误啊，
: 只有6个sample，对照组和处理组 每个三个重复，一共6个。我却用了RMA。 我用的是3
: ' expression analysis。 我知道的太少了，还是求推荐文献读
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t******s
发帖数: 55 | 13 如果就6个sample，简单的办法用mas5，复杂的办法用一个预定义的reference set算
probe effect。
是3
【在 A*******e 的大作中提到】
: 看来我犯了很多错误啊，
: 只有6个sample，对照组和处理组 每个三个重复，一共6个。我却用了RMA。 我用的是3
: ' expression analysis。 我知道的太少了，还是求推荐文献读
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l**********1
发帖数: 5204 | 14 EN T. P. Speed is Godfather in this field:
//www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/11842121
or
//www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/12925520
and
//www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20193046
cited his lab paper.
【在 t******s 的大作中提到】
: 如果是预处理的话，Bolstad 的毕业论文不错（老板是 TP speed），通俗易懂，一天
: 入门哈
: Low-level Analysis of High-density Oligonucleotide Array Data: Background,
: Normalization and Summarization
: by Benjamin Milo Bolstad
:
: 是3
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