芯片RNA降解情况

芯片RNA降解图 RNA的降解是影响芯片数据质量的一个很重要因素,一般,RNA从5端开始降解,所以理论上探针5端的荧光强度应该低于3端。 RNA降解曲线的斜率表示了这种变化趋势,斜率越小,说明降...

芯片RNA降解图

RNA的降解是影响芯片数据质量的一个很重要因素,一般,RNA从5端开始降解,所以理论上探针5端的荧光强度应该低于3端。

RNA降解曲线的斜率表示了这种变化趋势,斜率越小,说明降解越少,

如果斜率太小,甚至接近0,就要特别注意,则可能全部降解

以affymetrix芯片CEL文件为基础,获取AffyBatch后基于affy包的AffyRNAdeg函数,可以获取RNA降解情况(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      

绘图:

> 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()


attachments-2018-12-Ci1nWmW85c0a308120f49.jpg注意:各芯片结果线条平行,说明实验处理均衡一致,如某个芯片和其他芯片差别较大需要注意是否存在问题。


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  • 发表于 2018-12-07 16:38
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  • 分类:R

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Daitoue
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