06、CEL文件与灰度图像

　　R语言里的image方法可以绘制CEL文件的灰度图像。我们先来讨论image这个的函数：

如：x <- c(0:2)

y <- c(0:2)

m <- matrix(c(1,5,10,17,20,25,15,30,22),3,3)

image(x,y,m)

 

得到：

　这里定义了一个3*3的矩阵，X坐标和Y坐标都从1变化到3，image函数就给这9个函数分配颜色，数越小颜色越偏深。默认的颜色是橘色。我们也可以设置为其他的颜色如黑灰：

image(x,y,m,col=gray(c(0:9)/9))。当然，这里的（0,0）坐标在左下角。

 

R语言绘制CEL文件的灰度图像和上例的原理是一样的，m*n的阵列，每个位置有一个对应的探针强度，颜色是gray(c(0:64)/64)（这里共有64个灰度，这是源码的设置），探针强度的数值被分配到到这64个灰度，数值越小颜色越深。下图是HG-U133_Plus_2阵列某样品的灰度图像（R语言作图）：

library(affy)

rawData <- ReadAffy()

image(rawData)

一直纳闷的是，为什么这张图是矩形的，不是说好了行数和列数相等吗？而且图像的质量也不高，放大左上角根本就看不清芯片的型号。假如我想获得高清图片呢？也许是有解决办法的，但是目前我还不清楚用R语言怎么得到质量更高的灰度图像。

于是尝试着用Java作灰度图像。其实我也没深究过image函数的源码，不清楚它具体是怎么给数值分配颜色的，那就暂且自己“发明”一些方法吧。我们知道，一个颜色有着对应的RGB值，黑色是（0,0,0），白色是（255,255,255），当R=G=B且在都在0~255的范围时就是灰色调。假设某个探针的原始强度为intensity，计算int R=(int)(log2(intensity)*255/10-120),那么它对应的颜色就是new Color(R,R,R)，当然要写上一些限制：R<0则R=0，R>0则R=255，这样就不会超出范围了。这样每个探针都有着对应的灰度了。以左上角为坐标（0,0），给每个探针绘制一个像素，得出了以下这张图：

这张图的质量高很多。放大这张图的左上角：

 

“GeneChip HG-U133A Plus2”的字样是不是就清晰可见了呀？不知你们可曾发现，在讨论版本3的CEL文件格式时，会看到MEAN那一列的前面很多行的数值都呈现“小大小大小大”的规律呀，而且说过数值越小颜色越偏暗，那么你们总算明白了灰度图像最外层的“花边”是什么回事了吧……