Spline cbico natural Bspline usando cuantiles Se elige

Spline cúbico natural (B-spline) usando cuantiles Se elige un “array blanco”(“array basal”), v Intensidad blanco: i: spot, j: array, m: nº de arrays X puede ser R o G

Se extraen 100 percentilos para cada array (incluso el target), se desestima el resto de los datos target array

Se ajusta una función spline cúbica natural sj = f(cuantil xj, cuantil v) para cada array j Definición spline: es una función polinomial fragmentada en intervalos S: [a, b] → Rd consite en la piezas polinómicas Pi: [ti, ti+1) → Rd donde a = t 0 < t 1 < … < tk-1 = b Spline natural: spline de grado 3 continuidad C 2. “Natural” porque: En nuestro caso definimos al spline para el intervalo k, array j:

Se puede calcular con R o S-plus. Se minimiza: (S-plus)

• Selección de un set invariante: – Se calcula para cada array a los rangos de intensidad correspondientes al spot i (ria) – Selección del set invariante: • PRDi = ( ri 1 – ri 2 ) / n < 0. 003 ó 0. 007 – Obtenemos un nuevo set y repetimos – Paramos cuando no decrece más el tamaño del set – Se aplica spline usando como “array basal” al set invariante

Normalización de escala

Datasets

Inspección visual Bias global Bias local

MA plots (lymphoma)

Clasificación k-NN • Suficientemente sensible para evaluar la pérdida de variabilidad biológica • Disponible en varios paquetes • Empíricamente aceptables • No hace suposiciones sobre la distribución • Algoritmo sencillo • Se aplico a TODOS los spots (sin selección) • Los artefactos son más fáciles de detectar • Se incluyeron spots de baja intensidad ¡porque son importantes también! Validación cruzada por “LOOCV”

Conclusiones • Métodos simples mejoran los datos • Métodos dobles mejoran a los simples • IGLOESS-SLFILTERW 7, ISTSPLINE-SLLOESS y IGLOESS-SLLOESS fueron los mejores • La elección del mejor método aún depende mucho del array (artefactos, verdaderas diferencias biológicas? ) • Normalización de escala no tiene efectos benéficos • La normalización tiene un impacto fuerte en el subsiguiente análisis

Software • • R language Bioconductor http: //www. bioconductor. org MAANOVA http: //www. jax. org/staff/churchill/labsite/sof tware/download. html • t. RMA http: //www. pi. csiro. au/gena/t. RMA • braju http: //www. maths. lth. se/help/R/aroma