接前一篇： 用R和BioConductor进行基因芯片数据分析(三)：计算median 归一化是从normalization翻译过来的。归一化的目的是使各次/组测量或各种实验条件下的测量可以相互比较，消除测量间的非实验差异。非实验差异可能来源于样品制备，点样，杂交过程，杂交信号处理等。 归一化 ...

。 BioConductor是建立在R语言环境上的生物芯片数据和基因组数据分析软件包，主页是 http://www.bi ...

接前一篇： 用R和BioConductor进行基因芯片数据分析(五)：芯片间归一化 经过一系列的预处理，包括缺失值填充，中位数计算以及归一化，我们的数据终于可以用啦。 下面我们就来分析一下new population和old population的个体是否有差异表达基因。 判断一个基因是否 ...

以下分析用到的数据可以在这里(http://dl.getdropbox.com/u/308058/blog/raw_data_3_replicates.txt )下载，这个数据来自关于基因对蝴蝶迁移性的研究，样本是20个蝴蝶个体，其中10个是当地固有个体(old)，另外10个是新迁入的个体(new ...

接前一篇： http://www.cnblogs.com/emanlee/archive/2012/12/05/2803144.html 我们已经知道要分析的数据对每个基因有3个重复测定值，经过缺失值填充后，每个基因都有3个可用值。 这一步很简单，就是取这3个值的中位数，即median ...

随着人类基因组计划(Human Genome Project)即全部核苷酸测序的即将完成，人类基因组研究的重心逐渐进入后基因组时代(Postgenome Era)，向基因的功能及基因的多样性倾斜。通过对个体在不同生长发育阶段或不同生理状态下大量基因表达的平行分析，研究相应基因在生物体内的功能，阐明 ...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=4764 介绍 芯片数据分析流程有些复杂，但使用 R 和 Bioconductor 包进行分析就简单多了。本教程将一步一步的展示如何安装 R 和 Bioconductor，通过 GEO 数据库下载芯片数据， 对数据进行标准化 ...

1. 首先我们通过一些方法得到了如下的数据，基于篇幅以及为了教学隐去了其他一些信息。 2. 选中表达数据，执行 开始—条件格式—色阶 选择一个合适的色阶： 3. 选择好颜色之后得到了如下结果： 4. 怎么样，已经有热力图的基本样式了吧，我们需要把文字隐藏掉。首先选择数据区域 ...