基于模型的蛋白質(zhì)芯片數(shù)據(jù)分析.pdf

1、大部分的有機(jī)體特別是人類的巨大基因組非常復(fù)雜,但是經(jīng)過轉(zhuǎn)錄修改后的蛋白質(zhì)水平是更加復(fù)雜,比如磷酸化作用,乙?；饔?遍在蛋白化作用,這些作用能夠很明顯地影響蛋白質(zhì)的功能。因此,有必要對蛋白質(zhì)的濃度和它們的變更性做深入的研究,從而能夠?qū)ι锵到y(tǒng)做出更加深,入的理解。已知有蛋白質(zhì)芯片上測出的各個(gè)樣本和它們自身成功稀釋的灰度水平,基于這些數(shù)據(jù),現(xiàn)已有四種方法,建立不同的模型,得出灰度水平和真正的蛋白質(zhì)濃度之間的相互關(guān)系。前三種方法分別是:線性

2、的(2005年由CristianMkcean提出),非線性的(2006年由Ioan Tabus提出),非參的(2007年由JianhuaHu提出)。它們都是要建立一種灰度水平和蛋白質(zhì)表達(dá)之間的曲線關(guān)系,只是曲線的類型有所不同。最后一種方法是Serial dilution curve(2009年由Lizhang提出),雖然它也是在找灰度水平和蛋白質(zhì)濃度之間的曲線關(guān)系,但是具體的思想和前面的都有所不同,這在本文中將會(huì)詳細(xì)介紹。這四種方法各有