摘要：
接前一篇：用R和BioConductor进行基因芯片数据分析(四)：芯片内归一化 上次进行了芯片内的归一化，但是我们的数据来自于10张芯片，为了让这10张芯片之间有可比性，需要进行芯片间归一化。 具体原理就不介绍了。 这里用到Bioconductor的一个package，叫做limma，以及其中的函数normalizeBetweenArrays() 由于normalizeBetweenAr... 阅读全文
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接前一篇： 用R和BioConductor进行基因芯片数据分析(三)：计算median 归一化是从normalization翻译过来的。归一化的目的是使各次/组测量或各种实验条件下的测量可以相互比较，消除测量间的非实验差异。非实验差异可能来源于样品制备，点样，杂交过程，杂交信号处理等。 归一化的方法有很多，对于寡聚核苷酸芯片（单通道，以Affymetrix为代表）和cDNA芯片（双通道，红绿染... 阅读全文
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接前一篇： http://www.cnblogs.com/emanlee/archive/2012/12/05/2803144.html 我们已经知道要分析的数据对每个基因有3个重复测定值，经过缺失值填充后，每个基因都有3个可用值。 这一步很简单，就是取这3个值的中位数，即median。 方法很多，在excel中可以用median函数; 在R中以下代码进行操作： get_media... 阅读全文
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以下分析用到的数据可以在这里(http://dl.getdropbox.com/u/308058/blog/raw_data_3_replicates.txt )下载，这个数据来自关于基因对蝴蝶迁移性的研究，样本是20个蝴蝶个体，其中10个是当地固有个体(old)，另外10个是新迁入的个体(new)，old和new个体两两随机配对，分别用不同颜色染料（波长分别为555和647nm）标记后，在同一张基因芯片上杂交；此外，每个基因在每张芯片上都重复点样3次，因此此数据是有3个replicates及10张芯片的双通道芯片。数据是样点的信号强度值，没有经过标准化处理的。拿到数据你会看到许多”NA”，这 阅读全文
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R是开源的统计计算和作图语言，与S语言很相似。R的语法与其他语言很相似，功能很强大，可以到这里看看截图。主页是 http://www.r-project.org/ 可以点击这里下载R，这里有很权威的英文教程。本站提供几本中文教程(pdf)的打包下载，更多的随便搜索一下就可以找到。 BioConductor是建立在R语言环境上的生物芯片数据和基因组数据分析软件包，主页是 http://www... 阅读全文
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bioconductor 包的安装安装R，并启动R。 > source("http://bioconductor.org/biocLite.R") > biocLite() Using R version 2.10.0 (R-devel), biocinstall version ... 阅读全文