常用的质量控制的指标： 平均数法、RLE、NUSE和RNA降解曲线 根据以上指标综合决定实验是否合格，并提出质量不合格的样品。
可以看出，这个芯片的整体检查率并不太高，且GSE23740、GSM23745、GSM23746、GSM23750、GSM2375和GSM23757的RLE和NUSE偏离中心太多，整体RNA降解斜率偏低。在实际科研中，我们最好寻找高质量的芯片。
考虑到整体芯片质量不佳，过滤后剩余的样本数会比较少，下面就假装质量还可以进行下游分析（请大家谅解！）
当然affy包主要针对的是旧版的Affymetrix芯片，如hgu95/95和hgu133系列。下一篇我们来看看oligo包。
参考链接：
R语言_Affymetrix芯片数据处理
用affy包读取affymetix的基因表达芯片数据-CEL格式数据
GPL201hgfocus [HG-Focus] Affymetrix Human HG-Focus Target ArrayGPL96hgu133a [HG-U133A] Affymetrix Human Genome U133A Array
GPL571hgu133a2[HG-U133A_2] Affymetrix Human Genome U133A 2.0 Array
GPL97hgu133b [HG-U133B] Affymetrix Human Genome U133B Array
GPL570hgu133plus2 [HG-U133_Plus_2] Affymetrix Human Genome U133 Plus 2.0 Array
GPL13667hgu219 [HG-U219] Affymetrix Human Genome U219 Array
GPL8300hgu95av2[HG_U95Av2] Affymetrix Human Genome U95 Version 2 Array
GPL91hgu95av2[HG_U95A] Affymetrix Human Genome U95A Array
GPL92hgu95b [HG_U95B] Affymetrix Human Genome U95B Array
GPL93hgu95c [HG_U95C] Affymetrix Human Genome U95C Array
GPL94hgu95d [HG_U95D] Affymetrix Human Genome U95D Array
GPL95hgu95e [HG_U95E] Affymetrix Human Genome U95E Array
GPL887hgug4110b Agilent-012097 Human 1A Microarray (V2) G4110B (Feature Number version)
GPL886hgug4111a Agilent-011871 Human 1B Microarray G4111A (Feature Number version)
GPL1708hgug4112a Agilent-012391 Whole Human Genome Oligo Microarray G4112A (Feature Number version)
GPL13497HsAgilentDesign026652 Agilent-026652 Whole Human Genome Microarray 4x44K v2 (Probe Name version)
GPL6244hugene10sttranscriptcluster [HuGene-1_0-st] Affymetrix Human Gene 1.0 ST Array [transcript (gene) version]
GPL11532hugene11sttranscriptcluster [HuGene-1_1-st] Affymetrix Human Gene 1.1 ST Array [transcript (gene) version]
GPL6097illuminaHumanv1 Illumina human-6 v1.0 expression beadchip
GPL6102illuminaHumanv2 Illumina human-6 v2.0 expression beadchip
GPL6947illuminaHumanv3 Illumina HumanHT-12 V3.0 expression beadchip
GPL10558illuminaHumanv4 Illumina HumanHT-12 V4.0 expression beadchip
GPL6885illuminaMousev2 Illumina MouseRef-8 v2.0 expression beadchip
GPL81mgu74av2[MG_U74Av2] Affymetrix Murine Genome U74A Version 2 Array
GPL82mgu74bv2[MG_U74Bv2] Affymetrix Murine Genome U74B Version 2 Array
GPL83mgu74cv2[MG_U74Cv2] Affymetrix Murine Genome U74 Version 2 Array
GPL339moe430a [MOE430A] Affymetrix Mouse Expression 430A Array
GPL6246mogene10sttranscriptcluster [MoGene-1_0-st] Affymetrix Mouse Gene 1.0 ST Array [transcript (gene) version]
GPL340mouse4302 [MOE430B] Affymetrix Mouse Expression 430B Array
GPL1261mouse430a2 [Mouse430_2] Affymetrix Mouse Genome 430 2.0 Array
GPL8321mouse430a2 [Mouse430A_2] Affymetrix Mouse Genome 430A 2.0 Array
</pre>
在进行背景校正的时候，出现报错
查找到徐洲更的解决报错方案
「Debug R」报错"unable to find an inherited method for function"是如何产生的
想着函数出错的原因：1、未加载相应的包
2、包中函数互相冲突
3、其中一个包的函数屏蔽了另外的包中的函数
然后搜索了一下在我的R中存在两个包有“backgroundCorrect”函数
之后看到小洁的文章中说使用的是limma包，而解螺旋老师给的oligo函数是处理昂飞芯片的，于是使用limma包中的函数
出现了小洁老师文章中的数据，算是解决了一个问题。
小洁老师处理安捷伦芯片原始数据文章链接
aglient芯片原始数据处理
