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illumina的DNA甲基化芯片探针的P值该如何计算

发表于:2024-11-19 作者:千家信息网编辑
千家信息网最后更新 2024年11月19日,这期内容当中小编将会给大家带来有关illumina的DNA甲基化芯片探针的P值该如何计算,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。illumina 的DNA甲基
千家信息网最后更新 2024年11月19日illumina的DNA甲基化芯片探针的P值该如何计算

这期内容当中小编将会给大家带来有关illumina的DNA甲基化芯片探针的P值该如何计算,文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述,阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

illumina 的DNA甲基化芯片,内置了control 探针,用于检测降噪,归一化等各种用途。

以450K 为例, control 探针共有以下15种类型,每种类型的探针都有不同的用途

> unique(IlluminaHumanMethylation450kmanifest@data$TypeControl[[2]])[1] "STAINING"                "EXTENSION"              [3] "HYBRIDIZATION"           "TARGET REMOVAL"         [5] "BISULFITE CONVERSION I"  "BISULFITE CONVERSION II"[7] "SPECIFICITY I"           "SPECIFICITY II"         [9] "NON-POLYMORPHIC"         "NEGATIVE"               [11] "RESTORATION"             "NORM_A"                 [13] "NORM_G"                  "NORM_C"                 [15] "NORM_T"

在这些control探针中, NEGATIVE探针用于计算探针的P值。

minfi 中计算探针P值的过程如下:

探针的P值 = 1 - P(intensity)

假设探针的信号强度服从正态分布,首先要计算出该正态分布的期望和方差。
由于I 型探针和II 型探针的技术原理不同,所以两种探针是分开计算的。

首先根据negative 探针的信号强度,分别计算红绿两种通道的均值和方差

# 获取negative 探针的IDcontrolIdx <- getControlAddress(rgSet, controlType = "NEGATIVE")   # 计算红色荧光通道的均值和标准差r <- getRed(rgSet)rBg <- r[controlIdx,,drop=FALSE]rMu <- matrixStats::colMedians(rBg)rSd <- matrixStats::colMads(rBg)# 计算绿色荧光通道的均值和标准差g <- getGreen(rgSet)gBg <- g[controlIdx,,drop=FALSE]gMu <- matrixStats::colMedians(gBg)gSd <- matrixStats::colMads(gBg)# 这里用了中位数代替了算数平均值

I 型探针

I 型探针发出的是单色荧光,可能是红色也可能是绿色,所以红色和绿色也是单独计算的。

对于红色荧光的I 型探针而言,其正态分布的均值等于negative 探针红色荧光通道的均值,标准差对应negative 红色荧光通道的方差

TypeI.Red <- getProbeInfo(rgSet, type = "I-Red")intensity <- r[TypeI.Red$AddressA, i] + r[TypeI.Red$AddressB, i]detP[TypeI.Red$Name, i] <- 1-pnorm(intensity, mean=rMu[i]*2, sd=rSd[i]*2)

对于绿色荧光的I 型探针而言,其正态分布的均值对应negative 绿荧光通道的均值,标准差对应negative 绿色荧光通道的方差

TypeI.Green <- getProbeInfo(rgSet, type = "I-Green")intensity <- g[TypeI.Green$AddressA, i] + g[TypeI.Green$AddressB, i]detP[TypeI.Green$Name, i] <- 1-pnorm(intensity, mean=gMu[i]*2, sd=gSd[i]*2)

I 型探针

II 型探针是双色荧光,其正态分布的均值对应negative探针红色荧光和绿色荧光的中位数之和,标准差对应红色荧光和绿色荧光的标准差之和

TypeII <- getProbeInfo(rgSet, type = "II")intensity <- r[TypeII$AddressA, i] + g[TypeII$AddressA, i]detP[TypeII$Name, i] <- 1-pnorm(intensity, mean=rMu[i]+gMu[i], sd=rSd[i]+gSd[i])

NEGATIVE探针是一系列质量差的探针信号,假设其分布是一个正态分布。
在某个样本中,某个探针检测到的信号强度为 intensity,这个intensity 可能是一个质量差的信号,也可能是一个质量高的信号。

该探针检测到的信号质量可靠记为事件A, 质量不可靠记为事件B, 很显然 P(A)+ P(B) = 1。

探针的P值代表这个探针的信号质量可靠的概率,所以在计算时,只需要用1减去不可靠的概率就行了。

在计算不可靠的概率时,由于I型探针和II 型探针的技术原理,共分成3个正态分布来计算概率。以上就是minfi计算探针P值的详细过程。

计算出探针的P值之后,就可以根据p值进行过滤了。从计算过程也可以看出,P值越小,探针质量越高。

上述就是小编为大家分享的illumina的DNA甲基化芯片探针的P值该如何计算了,如果刚好有类似的疑惑,不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识,欢迎关注行业资讯频道。

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