Normalizace odchylek barviva

Třetím krokem normalizace v rámci jednoho sklíčka by měla být úprava efektu barviva, které jsou nejčastějším zdrojem odchylek.

Jedním ze způsobů, jak se vypořádat s tímto problémem, je design vyměněných barviv (anglicky dye swap, viz výuková jednotka Princip a analýza obrazu DNA mikročipů, Design dvoukanálových cDNA experimentů).Tento design ovšem vyžaduje dvakrát větší množství čipů, což je zbytečně nákladné, obzvlášť proto, že existují statistické metody, které mohou tyto rozdíly vyrovnat. Vyhlazení dat je prováděno hodnotách MA bodového grafu. Vzhledem k nelineárním efektům barviva se nejčastěji používá normalizace pomocí loess, kde podobně jako v prostorové normalizaci je pak odhadnutá křivka odečítána od původních hodnot a efekt normalizace je kontrolován na před/po diagnostických grafech (obrázek 3.7).

Aplikujme centrování mediánem na M hodnoty dvou mikročipů z příkladu a zkontrolujme, jak se normalizace (ne)poprala s nelineárními efekty:

> swirl.norm <- maNormMain(swirl[,1:2], f.loc = list(maNormMed(x=NULL,y="maM")))

> plot(swirl.norm[,1])

A teď aplikujme normalizaci pomocí loess:

> swirl.norm.loess <- maNormMain(swirl[,1:2], f.loc = list(maNormLoess()))

> plot(swirl.norm.loess[,1])