Ánh xạ thay thế các mồi đến gen cho các chip Affymetrix

BMC Bioinformatics - Tập 5 - Trang 1-7 - 2004
Laurent Gautier1, Morten Møller2, Lennart Friis-Hansen2, Steen Knudsen1
1Center for Biological Sequence Analysis, Technical University of Denmark, Lyngby, Denmark
2Dept. of Clinical Biochemistry, Rigshospitalet, University of Copenhagen, Denmark

Tóm tắt

Các mảng oligonucleotide ngắn có nhiều mồi đo mức độ biểu hiện của mỗi transcript mục tiêu. Do đó, việc lựa chọn các mồi là một thành phần then chốt cho chất lượng của các phép đo. Tuy nhiên, khi các mồi đã được lựa chọn và tổng hợp trên mảng, vẫn có thể đánh giá lại các kết quả bằng cách sử dụng một bản đồ cập nhật của các mồi đến các gen, tính đến những kiến thức sinh học mới nhất hiện có. Chúng tôi đã điều tra cách mà các mồi được tìm thấy trên các mảng vi thể thương mại gần đây cho các gen người (Affymetrix HG-U133A) phù hợp với một bộ sưu tập transcript của người đã được chọn lọc gần đây: cơ sở dữ liệu NCBI RefSeq. Chúng tôi cũng đã xây dựng các bản đồ và sử dụng chúng thay cho các liên kết gốc giữa mồi với gen được nhà sản xuất của các mảng cung cấp. Trong một số lượng lớn trường hợp, 36%, các mồi phù hợp với một chuỗi tham chiếu nhất quán với việc phân nhóm các mồi theo nhà sản xuất của các chip. Đối với các trường hợp còn lại, có sự không nhất quán và chúng tôi chỉ ra cách điều đó có thể ảnh hưởng đến phân tích dữ liệu. Trong khi các mồi trên các mảng Affymetrix vẫn giữ nguyên trong nhiều năm, các kiến thức sinh học liên quan đến các chuỗi gen phát triển nhanh chóng. Việc sử dụng kiến thức cập nhật rõ ràng có thể thay đổi kết quả của một phân tích.

Từ khóa

#mồi #biểu hiện gen #mảng oligonucleotide #Affymetrix #phân tích dữ liệu #chuỗi tham chiếu #kiến thức sinh học

Tài liệu tham khảo

Lockhart DJ, Dong H, Byrne MC, Follettie MT, Gallo MV, Chee MS, Mittmann M, Wang C, Kobayashi M, Horton H, Brown EL: Expression Monitoring by hybridization to high-density oligonucleotide arrays. Nature Biotechnology 1996, 14: 1675–1680. 10.1038/nbt1296-1675

Affymetrix: Affymetrix Microarray Suite User Guide. version 4, Affymetrix, Santa Clara, CA 1999.

Lazaridis E, Sinibaldi D, Bloom G, Mane S, Jove R: A simple method to improve probe set estimates from oligonucleotides arrays. Mathematical Biosciences 2002, 176: 53–58. 10.1016/S0025-5564(01)00100-6

Li C, Wong W: Model-based analysis of oligonucleotide arrays: Expression index computation and outlier detection. Proceedings of the National Academy of Science U S A 2001, 98: 31–36. 10.1073/pnas.011404098

Irizarry RA, Bolstad BM, Collin F, Cope LM, Hobbs B, Speed TP: Summaries of Affymetrix GeneChip probe level data. Nucleic Acids Research 2003., 31:

Affymetrix: Affymetrix Microarray Suite User Guide. version 5, Affymetrix, Santa Clara, CA 2002.

Li Z, F MM, D AK: A model of molecular interactions on short oligonucleotide microarrays. Nature Biotechnology 2003, 405: 827–836.

Zhijin W: gcrma. software package 2003. [Http://www.bioconductor.org/repository/release1.4/package/html/gcrma.html]

Ventura V, Paciorek C, Risbey J: Controlling the proportion of falsely-rejected hypotheses when conducting multiple tests with climatological data. Journal of Climate 2004.

Ventura V, Paciorek C, Risbey J: Controlling the proportion of falsely-rejected hypotheses when conducting multiple tests with climatological data. Tech Rep 755, Carnegie Mellon University, Statistics department 2004.

Antipova AA, Tamayo P, Golub TR: A strategy for oligonucleotide microarray probe reduction. Genome Biol 2002., 3(12):

Liu G, Loraine AE, Shigeta R, Cline M, Cheng J, Valmeekam V, Sun S, Kulp D, Siani-Rose MA: NetAffx: Affymetrix probesets and annotations. Nucleic Acids Res 2003., 31:

[http://www.ncbi.nlm.nih.gov/RefSeq/]

Company TA[http://www.affymetrix.com]

Team BD: The Bioconductor Project.[http://www.bioconductor.org]

Naef F, Lim DA, Patil N, Magnasco MO: From features to expression: High density oligonucleotide array analysis revisited. Tech Report 2001, 1: 1–9.

Gautier L, Cope L, Bolstad BM, Irizarry RA: affy – Analysis of Affymetrix GeneChip data at the probe level. Bioinformatics 2003.

Huber W, von Heydebreck A, Sueltmann H, Poutska A, Vingron M: Variance stabilization applied to microarray data calibration and to the quantification of differential expression. Bioinformatics 2002, 18(Suppl 1):S96-S104.

Thông tin
Thông tin xuất bản

BMC Bioinformatics

Tập 5

1-7

Thông tin tác giả