芯片RNA降解图的示例分析

小编给大家分享一下芯片RNA降解图的示例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

芯片RNA降解图

RNA的降解是影响芯片数据质量的一个很重要因素，一般，RNA从5端开始降解，所以理论上探针5端的荧光强度应该低于3端。

RNA降解曲线的斜率表示了这种变化趋势，斜率越小，说明降解越少，

如果斜率太小，甚至接近0，就要特别注意，则可能全部降解

以affymetrix芯片CEL文件为基础，获取AffyBatch后基于affy包的AffyRNAdeg函数，可以获取RNA降解情况（GSE66196）

RNAdeg=AffyRNAdeg(AffyBatch)

> summaryAffyRNAdeg(RNAdeg)       GSM1616746_Pool_1_Hilscher_26-07-2012.CEL.gz GSM1616747_Pool_1_Reif-Hilscher_8-2-2012.CEL.gzslope                                      4.30e+00                                        4.07e+00pvalue                                     3.61e-11                                        1.96e-11       GSM1616748_Pool_1wdh_Reif-Hilscher_9-2-2012.CEL.gz GSM1616749_Pool_2_Hilscher_26-07-2012.CEL.gzslope                                            4.03e+00                                     4.29e+00pvalue                                           1.93e-11                                     3.55e-11       GSM1616750_Pool_2_Reif-Hilscher_8-2-2012.CEL.gz GSM1616751_Pool_2wdh_Reif-Hilscher_9-2-2012.CEL.gzslope                                         3.98e+00                                           4.09e+00pvalue                                        8.56e-11                                           1.44e-11       GSM1616752_Pool_3_Hilscher_26-07-2012.CEL.gz GSM1616753_Pool_3_Reif-Hilscher_8-2-2012.CEL.gzslope                                      4.24e+00                                        3.94e+00pvalue                                     1.19e-11                                        1.26e-11       GSM1616754_Pool_3wdh_Reif-Hilscher_9-2-2012.CEL.gz GSM1616755_Pool_4_Hilscher_26-07-2012.CEL.gzslope                                            3.92e+00                                     4.43e+00pvalue                                           1.91e-11                                     1.82e-12       GSM1616756_Pool_4_Reif-Hilscher_8-2-2012.CEL.gz GSM1616757_Pool_4wdh_Reif-Hilscher_9-2-2012.CEL.gzslope                                         3.95e+00                                           3.94e+00pvalue

绘图：

> SampleNames [1] "GSM1616746" "GSM1616747" "GSM1616748" "GSM1616749" "GSM1616750" "GSM1616751" "GSM1616752" "GSM1616753" "GSM1616754" "GSM1616755"[11] "GSM1616756" "GSM1616757"

n.sample = length(AffyBatch$sample)cols = rainbow(n.sample)plotAffyRNAdeg(RNAdeg,cols= cols)legend("topleft",legend=SampleNames,col= cols,lty=1,box.lty=0,bg=NA)box()

注意：各芯片结果线条平行，说明实验处理均衡一致，如某个芯片和其他芯片差别较大需要注意是否存在问题。

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