芯片RNA降解圖的示例分析

小編給大家分享一下芯片RNA降解圖的示例分析，相信大部分人都還不怎么了解，因此分享這篇文章給大家參考一下，希望大家閱讀完這篇文章后大有收獲，下面讓我們一起去了解一下吧！

芯片RNA降解圖

RNA的降解是影響芯片數據質量的一個很重要因素，一般，RNA從5端開始降解，所以理論上探針5端的熒光強度應該低于3端。

RNA降解曲線的斜率表示了這種變化趨勢，斜率越小，說明降解越少，

如果斜率太小，甚至接近0，就要特別注意，則可能全部降解

以affymetrix芯片CEL文件為基礎，獲取AffyBatch后基于affy包的AffyRNAdeg函數，可以獲取RNA降解情況（GSE66196）

RNAdeg=AffyRNAdeg(AffyBatch)

> summaryAffyRNAdeg(RNAdeg)       GSM1616746_Pool_1_Hilscher_26-07-2012.CEL.gz GSM1616747_Pool_1_Reif-Hilscher_8-2-2012.CEL.gz
slope                                      4.30e+00                                        4.07e+00
pvalue                                     3.61e-11                                        1.96e-11
       GSM1616748_Pool_1wdh_Reif-Hilscher_9-2-2012.CEL.gz GSM1616749_Pool_2_Hilscher_26-07-2012.CEL.gz
slope                                            4.03e+00                                     4.29e+00
pvalue                                           1.93e-11                                     3.55e-11
       GSM1616750_Pool_2_Reif-Hilscher_8-2-2012.CEL.gz GSM1616751_Pool_2wdh_Reif-Hilscher_9-2-2012.CEL.gz
slope                                         3.98e+00                                           4.09e+00
pvalue                                        8.56e-11                                           1.44e-11
       GSM1616752_Pool_3_Hilscher_26-07-2012.CEL.gz GSM1616753_Pool_3_Reif-Hilscher_8-2-2012.CEL.gz
slope                                      4.24e+00                                        3.94e+00
pvalue                                     1.19e-11                                        1.26e-11
       GSM1616754_Pool_3wdh_Reif-Hilscher_9-2-2012.CEL.gz GSM1616755_Pool_4_Hilscher_26-07-2012.CEL.gz
slope                                            3.92e+00                                     4.43e+00
pvalue                                           1.91e-11                                     1.82e-12
       GSM1616756_Pool_4_Reif-Hilscher_8-2-2012.CEL.gz GSM1616757_Pool_4wdh_Reif-Hilscher_9-2-2012.CEL.gz
slope                                         3.95e+00                                           3.94e+00
pvalue

繪圖：

> SampleNames [1] "GSM1616746" "GSM1616747" "GSM1616748" "GSM1616749" "GSM1616750" "GSM1616751" "GSM1616752" "GSM1616753" "GSM1616754" "GSM1616755"
[11] "GSM1616756" "GSM1616757"

n.sample = length(AffyBatch$sample)
cols = rainbow(n.sample)
plotAffyRNAdeg(RNAdeg,cols= cols)
legend("topleft",legend=SampleNames,col= cols,lty=1,box.lty=0,bg=NA)
box()

注意：各芯片結果線條平行，說明實驗處理均衡一致，如某個芯片和其他芯片差別較大需要注意是否存在問題。

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