论文摘要
随着近代分子生物学实验技术和计算机技术的迅猛发展,以及人类基因组草图绘制的顺利完成,标志着现代生命科学研究已经进入了后基因组时代。基因芯片作为一种新型的高通量的检测技术方法,可以同时测量成千上万个基因的表达水平,已成为后基因组时代研究基因与基因间相互作用的一个强有力的工具。而在分析微阵列数据的早期阶段,遇到的一个基本问题就是数据的归一化。归一化的目的就是要消除基因芯片实验过程中系统变异对基因表达水平所带来的影响,它对基因芯片数据的后续分析起着重要的作用。使用一个恰当的归一化方法能保证归一化后的数据真实反映了生物学的意义。本文是在参照了Lowess归一化方法以及Huang,J.et al.（2005）提出的TW-SLM归一化方法的基础上,鉴于稳健性方面的考虑分别对它们作了一些改进,如针对Lowess的局部加权最小二乘法,我们考虑改用局部加权最小一乘回归。而对于TW-SLM归一化方法的改进,则是考虑运用加权最小二乘回归来估计参数并把已估计出来的误差方差作为其权重系数。在后续的随机模拟部分,我们会对上述几种方法进行比较分析。
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