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[expression-profile] 在进行差异分析时要不要进行Filtering data这一步

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发表于 2017-3-4 20:19:32 | 显示全部楼层 |阅读模式
咨询一个问题:
昨天在看一篇芯片数据处理教程的时候,作者用的是Simpleaffy这个包,他在Finding differentially expressed probesets这步之前增加了一步:Filtering data(用的是nsFilter这个函数,他给的解释是用这个函数过滤掉没有信息的数据,包括控制探针以及低方差的基因等),从结果看有2万多探针被移除。之前在数据处理时直接就是进行差异分析,没有进行数据过滤这一步。大家觉得有没有必要加入这一步?
教程地址:
[size=18.6667px]http://bioinformatics.knowledgeblog.org/2011/06/20/analysing-microarray-data-in-bioconductor/

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发表于 2017-3-4 20:46:34 | 显示全部楼层
你这个问题,其实没有肯定答案,因为这只是数据分析的方法,我只能告诉你均可!
其实你可以看看两个方法最后找到的差异基因的区别,以及找到的差异基因注释的通路的区别,或者其它你关心的生物学现象
你这个问题很复杂,需要打赏,请点击 http://www.bio-info-trainee.com/donate 进行打赏,谢谢
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 楼主| 发表于 2017-3-4 21:10:07 | 显示全部楼层
你说的对,从他给的说明来看,他去掉的是控制探针和低表达的探针,对于控制探针来说,它们在各个样本之间应该是表达相似的,不应该考虑到后续的功能分析中。明天把两个方法比较一下,看看差别。
,谢谢你!
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