مخطط MA

الموسوعة الحرة

في مجال البيولوجيا الحاسوبية ، يُعد مخطط MA تطبيقًا لمخطط بلاند-ألتمان لتمثيل البيانات الجينومية بصريًا . يُصوّر هذا المخطط الفروقات بين القياسات المأخوذة من عينتين، وذلك بتحويل البيانات إلى مقياسَي M (النسبة اللوغاريتمية) و A ( المتوسط ​​الحسابي )، ثم رسم هذه القيم. مع أن مخططات MA استُخدمت في الأصل لبيانات التعبير الجيني لمصفوفات الحمض النووي ثنائية القنوات ، إلا أنها تُستخدم أيضًا لتصوير تحليل التسلسل عالي الإنتاجية . [ 1 ] [ 2 ]

توضيح

غالبًا ما تُجرى عملية تطبيع لبيانات المصفوفات الدقيقة داخل المصفوفات للتحكم في التحيزات المنهجية في اقتران الصبغات وكفاءة التهجين، بالإضافة إلى التحيزات التقنية الأخرى في مجسات الحمض النووي وطرف الطباعة المستخدم لتحديد موقع المصفوفة. [ 3 ] من خلال تقليل هذه الاختلافات المنهجية، يمكن اكتشاف الفروق البيولوجية الحقيقية. لتحديد ما إذا كانت هناك حاجة إلى التطبيع، يمكن رسم شدة Cy5 (R) مقابل شدة Cy3 (G) وملاحظة ما إذا كان ميل الخط قريبًا من 1. هناك طريقة محسّنة، وهي عبارة عن تدوير مُقاس بزاوية 45 درجة لمخطط R مقابل G، تُعرف باسم مخطط MA. [ 4 ] مخطط MA هو رسم بياني لتوزيع نسبة شدة اللون الأحمر/الأخضر ('M')، والتي تُرسم مقابل متوسط ​​الشدة ('A'). تُعرّف M وA بالمعادلات التالية.

م=سجل2⁡(R/جي)=سجل2⁡(R)-سجل2⁡(جي){\displaystyle M=\log _{2}(R/G)=\log _{2}(R)-\log _{2}(G)}
أ=12سجل2⁡(Rجي)=12(سجل2⁡(R)+سجل2⁡(جي)){\displaystyle A={\frac {1}{2}}\log _{2}(RG)={\frac {1}{2}}(\log _{2}(R)+\log _{2}(G))}

إذن، M هو اللوغاريتم الثنائي لنسبة الشدة (أو الفرق بين لوغاريتمات الشدة)، وA هو متوسط ​​لوغاريتم شدة النقطة في الرسم البياني. تُستخدم مخططات MA لتصوير نسبة شدة بيانات المصفوفات الدقيقة الخام (تُظهر المصفوفات الدقيقة عادةً انحيازًا هنا، حيث تؤدي قيمة A الأعلى إلى قيمة |M| أعلى، أي كلما كانت النقطة أكثر سطوعًا، زاد احتمال وجود فرق ملحوظ بين العينة وعينة التحكم). يضع مخطط MA المتغير M على المحور الرأسي (y) والمتغير A على المحور الأفقي (x) ، ويُعطي نظرة عامة سريعة على توزيع البيانات.

في العديد من تجارب التعبير الجيني باستخدام المصفوفات الدقيقة، يُفترض ضمنيًا أن معظم الجينات لن تشهد أي تغيير في تعبيرها؛ لذا، فإن غالبية النقاط على المحور الصادي ( M ) ستكون عند الصفر، لأن لوغاريتم 1 يساوي  صفرًا. إذا لم يكن الأمر كذلك، فيجب تطبيق طريقة تطبيع مثل LOESS على البيانات قبل التحليل الإحصائي. (في الرسم البياني أدناه، انظر إلى الخط الأحمر الممتد أسفل علامة الصفر قبل التطبيع، من المفترض أن يكون مستقيمًا. ولأنه ليس مستقيمًا، يجب تطبيع البيانات. بعد التطبيع، يصبح الخط الأحمر مستقيمًا على خط الصفر ويظهر باللون الوردي/الأسود).

الطرود

توفر العديد من حزم Bioconductor ، الخاصة ببرنامج R ، إمكانية إنشاء مخططات MA. وتشمل هذه الحزم: affy (ma.plot, mva.pairs)، وlimma (plotMA)، وmarray (maPlot)، وedgeR (maPlot).

يمكن إنشاء مخططات "RA" مماثلة باستخدام وظيفة raPlot في حزمة caroline CRAN R.

يتوفر مخطط MA تفاعلي لتصفية الجينات حسب قيم M و A و p، والبحث بالأسماء أو باستخدام أداة lasso، وحفظ الجينات المحددة، كرمز R-Shiny باسم Enhanced-MA-Plot .

مثال في لغة البرمجة R

مكتبة ( أفي )إذا كانت البيانات المطلوبة هي affydata ، فسيتم عرض بيانات التخفيف .y <- ( exprs ( Dilution )[, c ( "20B" , "10A" )])x11 ()ma.plot ( rowMeans ( log2 ( y )), log2 ( y [, 1 ]) - log2 ( y [, 2 ]), cex = 1 )عنوان ( "مجموعة بيانات التخفيفات (المصفوفة 20B الإصدار 10A)" )مكتبة ( preprocessCore )# قم بإجراء عملية تسوية كمية x <- normalize.quantiles ( y )x11 ()ma.plot ( rowMeans ( log2 ( x )), log2 ( x [, 1 ]) - log2 ( x [, 2 ]), cex = 1 ) title ( "Post Norm: Dilutions Dataset (array 20B v 10A)" )
رسم بياني للمتوسط ​​المتحرك للبيانات الأولية، لاحظ التشوه في النطاقات العليا.
ما قبل التطبيع
مخطط المتوسط ​​المتحرك للبيانات المعيارية الكمية.
بعد التطبيع
مخططات MA.

انظر أيضاً

مراجع

  1. ↑ روبنسون، دكتور في الطب؛ مكارثي، دي جيه؛ سميث، جي كي (11 نوفمبر 2009). "edgeR: حزمة Bioconductor لتحليل التعبير التفاضلي لبيانات التعبير الجيني الرقمي" . المعلوماتية الحيوية . 26 (1): 139-140 . doi : 10.1093/bioinformatics/btp616 . PMC 2796818. PMID 19910308 .  
  2. ↑ لوف، مايكل آي؛ هوبر، وولفغانغ؛ أندرس، سيمون (5 ديسمبر 2014). "التقدير المُعدَّل لنسبة التغير والتشتت لبيانات تسلسل الحمض النووي الريبوزي باستخدام DESeq2" . علم الأحياء الجينومي . 15 (12): 550. doi : 10.1186/s13059-014-0550-8 . PMC 4302049. PMID 25516281 .  
  3. ↑ يانغ، واي إتش ، دودويت ، إس، لو، بي، لين، دي إم، بينغ، في، نغاي، جيه، سبيد ، تي بي . (2002). توحيد بيانات مصفوفة الحمض النووي التكميلي: طريقة مركبة قوية تعالج التباين المنهجي في الشريحة الواحدة والمتعددة. مجلة أبحاث الأحماض النووية ، المجلد 30 (4)، ص. e15.
  4. ↑ دودويت، إس ، يانغ، واي إتش ، كالو، إم جيه، سبيد، تي بي . (2002). الأساليب الإحصائية لتحديد الجينات ذات التعبير التفاضلي في تجارب مصفوفة الحمض النووي التكميلي المتكررة. مجلة الإحصاء الصينية 12:1، 111-139