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