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line cúbico natural (B-spline) usando cuantiles elige un “array blanco”(“array basal”), v Intensidad blanco: i: spot, j: array, m: nº de array X puede ser R o G

Spline cúbico natural (B-spline) usando cuantiles

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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. Se extraen 100 percentilos para cada array (incluso el target), se desestima el resto de los datos. target. array. - PowerPoint PPT Presentation

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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

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Se extraen 100 percentilos para cada array (incluso el target), se desestima el resto de los datos

target

array

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Se ajusta una función spline cúbica naturalsj = 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,ti+1) → Rd

donde a = t0 < t1 < … < 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:

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Se puede calcular con R o S-plus. Se minimiza:

(S-plus)

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• 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 < 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

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Normalización de escala

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Datasets

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Inspección visual

Bias global Bias local

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MA plots (lymphoma)

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Clasificación k-NN

Validación cruzada por “LOOCV”

•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!

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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

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Software

• R language

• Bioconductor http://www.bioconductor.org

• MAANOVA

• http://www.jax.org/staff/churchill/labsite/software/download.html

• tRMA http://www.pi.csiro.au/gena/tRMA

• braju http://www.maths.lth.se/help/R/aroma