microarray 原始数据分析求助# Biology - 生物学
m*n
1 楼
申请了一个社区大学的TT，要求做三十分钟的Teaching demonstration。可是给的题目
很大，如果是实际教学，我可能会花三个课时甚至更多，加入很多讨论和随堂练习。这
种情况如何处理？就干讲？谢谢！
很大，如果是实际教学，我可能会花三个课时甚至更多，加入很多讨论和随堂练习。这
种情况如何处理？就干讲？谢谢！
v*t
2 楼
100年内有戏么？
A*e
3 楼
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
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
M*P
4 楼
don't need to cover all topics. it's not about how much you know but about
how you teach students.
★ 发自iPhone App: ChineseWeb 7.8
【在 m****n 的大作中提到】
: 申请了一个社区大学的TT，要求做三十分钟的Teaching demonstration。可是给的题目
: 很大，如果是实际教学，我可能会花三个课时甚至更多，加入很多讨论和随堂练习。这
: 种情况如何处理？就干讲？谢谢！
how you teach students.
★ 发自iPhone App: ChineseWeb 7.8
【在 m****n 的大作中提到】
: 申请了一个社区大学的TT，要求做三十分钟的Teaching demonstration。可是给的题目
: 很大，如果是实际教学，我可能会花三个课时甚至更多，加入很多讨论和随堂练习。这
: 种情况如何处理？就干讲？谢谢！
S*l
5 楼
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
【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
A*e
6 楼
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
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
j*p
7 楼
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？
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？
t*s
8 楼
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
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
t*d
9 楼
"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
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
f*9
10 楼
借地一问，有没有什么初级的教程，各位推荐下。
多谢先。
多谢先。
t*s
11 楼
http://www.amazon.com/Bioinformatics-Computational-Solutions-Bi
【在 f******9 的大作中提到】
: 借地一问，有没有什么初级的教程，各位推荐下。
: 多谢先。
【在 f******9 的大作中提到】
: 借地一问，有没有什么初级的教程，各位推荐下。
: 多谢先。
t*s
12 楼
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？
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？
t*d
13 楼
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
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
A*e
14 楼
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
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
15 楼
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
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
t*s
16 楼
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
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
l*1
17 楼
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
//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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