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probesetvalues

创建表Affymetrix探头设置强度值

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语法

PSValues= probesetvalues (CELStruct，CDFStruct，PS）
PSValues= probesetvalues (CELStruct，CDFStruct，PS“背景”,BackgroundValue）
ColumnNames= probesetvalues

输入参数

CELStruct 创建的结构。affyread函数从Affymetrix®玻璃纸文件。
CDFStruct 创建的结构。affyread函数从与CEL文件关联的Affymetrix CDF库文件。
PS 探测集索引或探测集ID/名称。
BackgroundValue

控制计算中的背景校正。的选择是:

  • 真正的的背景值背景字段PSValues矩阵用于计算探头强度值。

  • 假—不计算背景值。

  • 方法返回的预先计算背景值的向量zonebackadj函数)，其长度等于中的探测数CELStruct．这些背景值用于计算探测强度值。

提示

包括背景校正在内的探头强度值的计算会很慢。因此,设置“背景”来假可以加快计算速度。方法中返回的值“背景”场的PSValues矩阵将是零。

输出参数

PSValues 20列矩阵，其中一行对应探测集中的每个探测对。
ColumnNames 类的列名的字符向量的单元格数组PSValues矩阵。这只在您调用时返回probesetvalues没有输入参数。

描述

PSValues= probesetvalues (CELStruct，CDFStruct，PS）的强度值创建表PS，一个探测集，从探测级数据CELStruct的结构affyread函数从Affymetrix CEL文件。PS是探测集索引还是探测集ID/名称CDFStruct的结构affyread函数从与CEL文件关联的Affymetrix CDF库文件。PSValues是一个20列的矩阵，其中一行对应探测集中的每个探测对。这些列对应于以下字段。

列 场 描述
1 “ProbeSetNumber” 标识探测对所属探测集的编号。
2 “ProbePairNumber” 探测集内探测对的索引。
3. “UseProbePair” 此字段仅用于向后兼容，目前未使用。
4 “背景” 估计探头对的探头强度值的背景。
5 “PMPosX” x完全匹配探针的-坐标。
6 “PMPosY” y完全匹配探针的-坐标。
7 “PMIntensity” 完全匹配探头的强度值。
8 “PMStdDev” 完全匹配探头强度值的标准差。
9 “PMPixels” 包含完全匹配探测的单元格中的像素数。
10 “PMOutlier” True/false标志，指示完全匹配探测是否标记为离群值。
11 “PMMasked” True/false标志，指示完全匹配探测是否被掩盖。
12 “MMPosX” x不匹配探测的-坐标。
13 “MMPosY” y不匹配探测的-坐标。
14 “MMIntensity” 错配探头的强度值。
15 “MMStdDev” 错配探头强度值的标准差。
16 “MMPixels” 包含不匹配探测的单元格中的像素数。
17 “MMOutlier” True/false标志，指示不匹配探测是否标记为离群值。
18 “MMMasked” True/false标志，指示不匹配探测是否被屏蔽。
19 “GroupNumber” 标识探测对所属组的编号。对于表达式数组，这总是1．对于基因分型阵列，这是典型的1(等位基因、意义)2(B等位基因,意义),3.(等位基因A，反义)，或者4(B等位基因,反义)。
20. “方向” 标识探头对方向的数字。1=感和2=反义。

请注意

MATLAB®软件使用1的索引，而Affymetrix CDF文件使用0基于探测集编号的索引。例如,CDFStruct.ProbeSets (1)有一个ProbeSetNumber的0在ProbePairs字段。

PSValues= probesetvalues (CELStruct，CDFStruct，PS“背景”,BackgroundValue）控制计算中的背景校正。BackgroundValue可以是:

  • 真正的的背景值背景字段PSValues矩阵用于计算探头强度值。

  • 假—不计算背景值。

  • 方法返回的预先计算背景值的向量zonebackadj函数)，其长度等于中的探测数CELStruct．这些背景值用于计算探测强度值。

提示

包括背景校正在内的探头强度值的计算会很慢。因此,设置“背景”来假可以加快计算速度。方法中返回的值“背景”场的PSValues矩阵将是零。

ColumnNames= probesetvalues对象的列名，返回由字符向量组成的单元格数组PSValues矩阵。ColumnNames只有在您调用时才返回probesetvalues没有输入参数。所载的资料ColumnNames是所有Affymetrix基因芯片共有的®数组。

例子

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打开脚本

的示例数据大肠杆菌反义基因阵列。从Demo_Data_E-coli-antisense.zip．方法从DTT存档中提取数据文件数据传输工具．

您还需要下载Ecoli_ASv2。的CDF库文件大肠杆菌反义基因阵列。如果您的机器上安装了Affymetrix genchip软件，那么您可能已经有了这些文件。如果没有，则通过下载并解压缩大肠杆菌反义基因组阵列压缩文件．

将CEL文件的内容读入MATLAB结构。

celStruct = affyread (“ecoli——反义- 121502。移动电话的）;

将CDF文件的内容读入MATLAB结构。

cdfStruct = affyread (“C: \ LibFiles \ Ecoli_ASv2。提供的）;

使用zonebackadj函数返回包含每个探测的估计背景值的向量矩阵或单元格数组。

(baData、区域、背景)= zonebackadj (celStruct,“提供”, cdfStruct);

创建强度值的表argG_b3172_at探针集。

psvals = probesetvalues(celStruct, cdfStruct，“argG_b3172_at”，.．.“背景”、背景)
psvals = 1.0 e + 03 *列1到7 0 0 0.0454 0.4300 0.1770 0.1690 5.2120 0.0010 5.2120 0.0455 0.4310 0.1770 0.1273 5.2120 0.0020 0.0455 0.4320 0.1770 0.1270 5.2120 0.0030 0 0 0.0455 0.4330 0.1770 0.1333 5.2120 0.0040 0.0455 0.4340 0.1770 0.2123 5.2120 0.0050 0.0455 0.4350 0.1770 0.1495 5.2120 0.0060 0 0 0.0455 0.4360 0.1770 0.0503 5.2120 0.0070 0.0456 0.4370 0.1770 0.1525 5.2120 0.0080 0.0456 0.4380 0.1770 0.1645 5.2120 0.0090 0 0 0.0456 0.0456 0.4390 0.1770 0.1260 5.2120 - 0.01000 0.4400 0.1770 0.0540 5.2120 0.0110 0.0456 0.4410 0.1770 0.0833 5.2120 0.0120 0.0457 0.4420 0.1770 0.0955 5.2120 0.0130 0 0 0.0457 0.4430 0.1770 0.1100 5.2120 0.0140 0.0457 0.4440 0.1770 0.2510列8到14 0.0354 - 0.0250 0 0 0 0 0.4300 0.1780 0.1635 0.0218 0.0300 0.4310 0.1780 0.1003 0.0237 0.0300 0 0 0.4320 0.1780 0.1750 0.0259 0.0360 0 0 0 0 0.4330 0.1780 0.0940 0.0433 0.0360 0.4340 0.1780 0.1718 0.0275 0.0360 0 0 0.4350 0.1780 0.1540 0.0112 0.0300 0 0 0.4360 0.1780 0.0460 0.03770.0360 0 0 0.4370 0.1780 0.1070 0.0312 0.0360 0 0 0 0 0.4380 0.1780 0.0973 0.0234 0.0360 0.4390 0.1780 0.1213 0.0112 0.0360 0 0 0.4400 0.1780 0.0540 0.0174 0.0360 0 0 0 0 0.4410 0.1780 0.0623 0.0171 0.0300 0.4420 0.1780 0.0840 0.0196 0.0360 0 0 0.4430 0.1780 0.0925 0.0460 0.0360 0 0 0.4440 0.1780 0.1118列15到20 0.0241 - 0.0300 0 0 0 0 0.0360 0.0010 0.0020 0.0146 0.0010 0.0020 0.0286 0.0360 0 0 0.0010 0.0020 0.0227 0.0300 0 0 0 0 0.0300 0.0010 0.0020 0.0365 0.0010 0.0020 0.0303 0.0300000．00100.0020 0.0098 0.0250 0 0 0.0010 0.0020 0.0210 0.0360 0 0 0.0010 0.0020 0.0219 0.0360 0 0 0.0010 0.0020 0.0253 0.0360 0 0 0.0010 0.0020 0.0129 0.0360 0 0 0.0010 0.0020 0.0125 0.0360 0 0 0.0010 0.0020 0.0186 0.0300 0 0 0.0010 0.0020 0.0220 0.0360 0 0 0.0010 0.0020 0.0207 0.0360 0 0 0.0010 0.0020

版本历史

之前介绍过的R2006a

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