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揭秘芯片 —『相关性分析』

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浏览:- 发布日期:2016-10-18 09:05:41【 】

芯片分析的时候,很多客户可能想从整体上看看样本的相似性程度,可能很多时候都是利用pca图进行查看,但是pca有时候由于主成分的方差比率过低,造成误差。

欧易生物有一个候选的分析方法,相关性分析。该方法利用pearson算法计算各个样本原始数据的相关系数,如下:

该表格行和列都是对应同样的样本顺序,所以中间对角线均是样本自身之间的相关系数(同样样本相关系数均为1)。

其他各个单元格均为样本两两之间的相关系数,上表只需要看半边即可,另一半是镜像对称的。

但是这个表格查看起来不够直观,欧易生物利用聚类的算法对上述数据进行聚类,结果如下:

上图颜色越红,表示相关系数越高,颜色越蓝,说明相关系数较低。从上图以及上述表格,可以看出第一个样本与其他样本的相关性较低,说明样本可能存在某种程度的不一差异,理论上,同一个组生物学重复的不同样本,在进行聚类的时候优先聚在一起。

上述样本中最低的相关系数接近0.9,那么这时候就需要衡量该样本的其他信息。若样本有问题,则在分析的时候剔除该样本再进行分析。若样本无问题,则需要结合后续的分析方法仔细核对,保证结果的可靠性。

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