Diapositiva 1 - PowerPoint PPT Presentation

About This Presentation
Title:

Diapositiva 1

Description:

Title: Diapositiva 1 Author: Bolson Cerrado Last modified by: Bolson Cerrado Created Date: 6/2/2006 6:29:32 AM Document presentation format: Presentaci n en pantalla – PowerPoint PPT presentation

Number of Views:32
Avg rating:3.0/5.0
Slides: 17
Provided by: Bols5
Category:

less

Transcript and Presenter's Notes

Title: Diapositiva 1


1
Spline cúbico natural (B-spline) usando cuantiles
Se elige un array blanco(array basal), v
Intensidad blanco
i spot, j array, m nº de arrays
X puede ser R o G
2
Se extraen 100 percentilos para cada array
(incluso el target), se desestima el resto de los
datos
target
array
3
Se ajusta una función spline cúbica natural sj
f(cuantil xj, cuantil v) para cada array j
Definición spline es una función polinomial
fragmentada en intervalos
S a,b ? Rd consite en la piezas polinómicas
Pi ti,ti1) ? Rd donde a t0 lt t1 lt lt tk-1
b
Spline natural spline de grado 3 con continuidad
C2. Natural porque
En nuestro caso definimos al spline para el
intervalo k, array j
4
Se puede calcular con R o S-plus. Se minimiza
(S-plus)
5
  • Selección de un set invariante
  • Se calcula para cada array a los rangos de
    intensidad correspondientes al spot i (ria)
  • Selección del set invariante
  • PRDi ( ri1 ri2 ) / n lt 0.003 ó 0.007
  • Obtenemos un nuevo set y repetimos
  • Paramos cuando no decrece más el tamaño del set
  • Se aplica spline usando como array basal al set
    invariante

6
(No Transcript)
7
Normalización de escala
8
Datasets
9
Inspección visual
Bias local
Bias global
10
MA plots (lymphoma)
11
Clasificación k-NN
  • Suficientemente sensible para evaluar la pérdida
    de variabilidad biológica
  • Disponible en varios paquetes
  • Empíricamente aceptables
  • No hace suposiciones sobre la distribución
  • Algoritmo sencillo
  • Se aplico a TODOS los spots (sin selección)
  • Los artefactos son más fáciles de detectar
  • Se incluyeron spots de baja intensidad porque
    son importantes también!

Validación cruzada por LOOCV
12
(No Transcript)
13
(No Transcript)
14
(No Transcript)
15
Conclusiones
  • Métodos simples mejoran los datos
  • Métodos dobles mejoran a los simples
  • IGLOESS-SLFILTERW7, ISTSPLINE-SLLOESS y
    IGLOESS-SLLOESS fueron los mejores
  • La elección del mejor método aún depende mucho
    del array (artefactos, verdaderas diferencias
    biológicas?)
  • Normalización de escala no tiene efectos
    benéficos
  • La normalización tiene un impacto fuerte en el
    subsiguiente análisis

16
Software
  • R language
  • Bioconductor http//www.bioconductor.org
  • MAANOVA
  • http//www.jax.org/staff/churchill/labsite/softwar
    e/download.html
  • tRMA http//www.pi.csiro.au/gena/tRMA
  • braju http//www.maths.lth.se/help/R/aroma
Write a Comment
User Comments (0)
About PowerShow.com