{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{-“日期-部分”：[[2024,1,25]]，“日期-时间”：“2024-01-25T15:45:32Z”，“时间戳”：1706197532367}，“引用-计数”：28，“出版商”：“牛津大学出版社（OUP）”，“问题”：“1”，“内容-域”：{“域”：[]，“交叉标记限制”：false}，”short-container title“：[]，“published-print”：{“date-parts”：[[2009,1,1]]}，“abstract”：“摘要<\/jats:title>\n动机：高密度DNA微阵列为我们提供了全面分析DNA和RNA的有用工具。然而，由于探针和目标之间的非特异性结合（NSB）所产生的背景信号，很难获得准确的测量结果。为了去除背景信号，Affymetrix外显子阵列上有一组背景探针来表示非特异性信号的数量，使用这些背景探针准确估计非特异性的信号对于改进微阵列分析是必要的<\/jats:p>\n结果：我们在短核苷酸微阵列上建立了NSB的热力学模型，其中NSB由探针和多个假设靶点的双重形成来建模。我们将背景探针的观测信号强度与模型预期的信号强度进行拟合，以获得模型参数。结果表明，与之前提出的方法相比，该模型可以提高非特定信号的预测精度。这一结果将为寡核苷酸微阵列分析中背景信号的校正提供一种有用的方法<\/jats:p>\n可用性：该软件以R语言实现，可以从我们的网站（http://\/www-shimizu.ist.osaka-u.ac.jp\/shimizu _lab\/MSNS\/）下载<\/jats:p>\n联系人：\u00a0furusawa@ist.osaka-u.ac.jp<\/jats:p>\n补充信息：\u00a0生物信息学在线提供补充数据<\/jats:p>“，”DOI“：”10.1093\/生物信息学\/btn570“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[[2008,11,1]]，”date-time“：”2008-11-01T00:24:42Z“，”timestamp“：1225499082000}，”page“：“36-41”，“source”：“Crossref”，“is-referenced-by-count”：16，“title”：[“基于模型的非特异性结合分析用于高密度寡核苷酸微阵列的背景校正“]，”前缀“：”10.1093“，”卷“：”25“，”作者“：[{”给定“：”Chikara“，”家族“：”Furusawa“，”序列“：”first“，”affiliation“：[}”name“：”1大阪大学信息科学与技术研究生院生物信息学工程系，2 ERATO复杂系统生物学项目，3大阪州立大学前沿生物科学研究生院，2-1 Yamadaoka，Suita，Japan“}，{”name“：”1大阪大学信息科学与技术研究生院生物信息学工程系，2 ERATO复杂系统生物学项目，3大阪大学前生物科学研究生院，2-1 Yamadaoka，Suita，日本大阪565-0871“}]}，{“given”：“Naoaki”，“family”：“Ono”，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[{“name”：“1大阪大学信息科学与技术研究生院生物信息学工程系，2 ERATO复杂系统生物学项目，3大阪大学前生物科学研究生院，2-1 Yamadaoka，Suita，日本大阪565-0871“}]}，{“given”：“Shingo”，“family”：“Suzuki”，“sequence”：“additional”，“affiliation”：[{“name“：”1大阪大学信息科学与技术研究生院生物信息学工程系，2 ERATO复杂系统生物学项目和3大阪大学前沿生物科学研究院，2-1 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