附录3：RMA算法原理

RMA算法分三步：

一、背景校正（没精力写了）

二、归一化（没精力写了）

 

三、计算表达值

 

假设有5张芯片，这些芯片的某个探针组包含5个探针，它们的表达值如下：

 

      　　　　　　　　GeneChip

　　　　　　4　　8　　6　　9　　7

　　　　　　3　　1　　2　　4　　5

Probe 　　  6　　10　 7　　12　 9

　　　　　　4　　5　　8　　9　　6

　　　　　　7　　11　 8　　12　 10

 

（1）获取每一行的中位数：

 

　　　　　　　　　　　　　　Rdelta

4　　8　　6　　9　　7　　　　7

3　　1　　2　　4　　5　　　　3

6　　10　 7　  12　  9　　　　9

4　　5　　8　　9　　6 　　　  6

7　　11　 8　　12　 10　　　 10

 

（2）每一行减去这个中位数：

 

-3　　1　　-1　　2　　0  

0　　-2　　-1　　1　　2  

-3　　1　　-2　　3　　0  

-2　　-1　　2　　3　　0  

-3　　1　　-2　　2　　0  

 

（3）获取每一列的中位数：

 

　　　　-3　　1　　-1　　2　　0  

　　　　0　　-2　　-1　　1　　2  

　　　　-3　　1　　-2　　3　　0  

　　　　-2　　-1　　2　　3　　0  

　　　　-3　　1　　-2　　2　　0 

 

Cdelta   -3　　1　　-1　　2　　0

 

（4）每一列减去这个中位数：

 

0　　0　　0　　0　　 0  

3　　-3　  0　　-1     2  

0　　0　　-1　　1 　  0  

1　　-2　　3　　1　　0 

0　　0　　-1　　0　　0 

 

（5）这时，（4）中的每一行、每一列的中位数都是0。若不符合这个条件，则重复执行（1）~（4）的步骤，直到符合为止。

 

（6）原始矩阵：

 

4　　8　　6　　9　　7

3　　1　　2　　4　　5

6　　10　 7　　12　 9

4　　5　　8　　9　　6

7　　11　 8　　12　 10

 

减去（4）的矩阵：

 

0　　0　　0　　 0　  0  

3　　-3　  0　　-1　 2  

0　　0　　-1　　1　 0  

1　　-2　　3　　1　 0 

0　　0　　-1　　0　 0 

 

得到：

4　　8　　6　　9　　7

0　　4　　2　　5　　3

6　　10　 8　　11　 9

3　　7　　5　　8　　6

7　　11　 9　　12　10

 

每一列求平均值：

4　　8　　6　　9　　7

——>这5个数是最终结果，代表5个样品的该探针组的表达值