Model-based analysis of tiling-arrays for ChIP-chip

doi:10.1073/pnas.0601180103

.2006年8月15日；103(33):12457-62.

doi:10.1073/pnas.0601180103。 Epub 2006年8月8日。

ChIP-ChIP平铺阵列的基于模型的分析

W埃文·约翰逊¹, 魏丽, 克利福德·A·迈耶, 拉斐尔·戈塔多, 杰森·S·卡罗尔, 迈尔斯·布朗, X雪莉·刘

附属公司

PMID： 16895995
预防性维修识别码：项目经理1567901
内政部： 10.1073/pnas.0601180103

ChIP-ChIP平铺阵列的基于模型的分析

W埃文·约翰逊等。美国国家科学院程序. 2006.

.2006年8月15日；103(33):12457-62.

doi:10.1073/pnas.0601180103。 Epub 2006年8月8日。

作者

W埃文·约翰逊¹, 魏丽, 克利福德·A·迈耶, 拉斐尔·戈塔多, 杰森·S·卡罗尔, 迈尔斯·布朗, X雪莉·刘

附属

¹美国马萨诸塞州波士顿宾尼街44号达纳-法伯癌症研究所生物统计学和计算生物学系，邮编02115。

PMID： 16895995
预防性维修识别码：项目经理1567901
内政部： 10.1073/pnas.0601180103

摘要

我们提出了一种快速而强大的分析算法，名为基于模型的平铺阵列分析（MAT），用于可靠地检测Affymetrix平铺阵列（ChIP-ChIP）上富含转录因子染色质免疫沉淀（ChIP）的区域。MAT通过考虑每个阵列上的探针序列和拷贝数来建模基线探针行为。它通过探针模型使探针值标准化，从而消除了样品标准化的需要。MAT使用一个创新的函数对ChIP富集区域进行评分，这允许稳健的P值和错误发现率计算。MAT可以从单个ChIP样本、多个ChIP样本或多个ChIP-样本中检测ChIP区域，并具有更高的精确度。单阵列ChIP区域检测功能最大限度地减少了新采用ChIP芯片测试其协议和抗体的实验室的时间和金钱成本，并使已建立的ChIP芯片实验室能够识别质量可疑的样本，这些样本可能会污染其数据。MAT是用开源Python开发的，可在http://chip.dfci.harvard.edu/这里提出的通用框架可以扩展到其他寡核苷酸微阵列和平铺阵列平台。

PubMed免责声明

利益冲突声明

利益冲突声明：未声明冲突。

数字

**图2。**
A的影响(左侧)，C(居中)、和G(赖特)在每个探针核苷酸位置上的探针强度。绘制了六个样本中每个样本的A阵列估计系数。C1，红色；C2，绿色；C3，蓝色；I1，青色；I2，洋红；I3，黄色。

**图3。**
样本C1中阵列A的MAT模型预测和观测强度之间的残差分布。(一)模型预测值的残差。灰色线为Lowess fit。(b条)*问-问*残差图。灰色线是理论正态（0，1）分布。

**图4。**
之前六个样本的A阵列中的探针值分布(一)以及之后(b条)探头标准化。

**图5。**
Affymetrix human chr21/22平铺A阵列的所有600-bp窗口的MATscore。所示为使用ChIP样本1（C1）计算的MAT分数(一)，输入样本1（I1）(b条)，3厘米(*c（c）*)，3I型(d日)和所有六个样品（3C−3I）(*e（电子）*). 每个水平带的厚度反映了MAT分数的变化。

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