DChip/示例方法说明

使用 dChip 的示例方法说明

使用 DNA-Chip Analyzer (www.dchip.org; Li & Wong 2001a) 进行阵列归一化、表达值计算和聚类分析。不变集归一化方法 (Li & Wong 2001b) 用于在探针单元级别对阵列进行归一化，使其具有可比性，而基于模型的方法 (Li & Wong 2001b) 用于探针选择和计算表达值。这些表达水平附带标准误差作为测量精度，随后用于计算两样本或两组比较中倍数变化的 90% 置信区间 (Li & Wong 2001b)。倍数变化的下限是实际倍数变化的保守估计。在处理后倍数变化超过 2 倍（下限）的基因被选中以供进一步研究。

层次聚类分析 (Eisen 等人，1998) 用于对具有相同表达模式的基因进行分组。如果 (1) 其在 20 个样本中的表达值具有 0.5 到 10 之间的变异系数（标准差/平均值）(2) 它被 MAS5（或 GCOS 或 dChip）软件在 5 个以上样本中称为“Present”，则选择一个基因进行聚类。然后将基因在 20 个样本中的表达值标准化为通过线性变换具有 0 的平均值和 1 的标准差，两个基因之间的距离定义为 1 - r，其中 r 是两个基因的 20 个标准化值之间的标准相关系数。距离最近的两个基因首先合并成一个超基因，并通过表示其距离的长度的分支连接起来，并在将来的合并中被删除。新形成的超基因的表达水平是每个样本中两个基因标准化表达水平的平均值（平均连接）。然后选择距离最小的下一对基因（超基因）进行合并，并重复该过程，直到所有基因合并成一个簇。图 ? 中的树状图说明了最终的聚类树，其中彼此靠近的基因在其跨 20 个样本的标准化表达值中具有高度相似性。