موضوع مقاله: تکنیک‌های تحلیل ریزآرایه | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # تکنیک‌های تحلیل ریزآرایه | مقدمه: تکنیک‌های تحلیل ریزآرایه برای تفسیر داده‌های تولید شده از آزمایش‌های انجام شده بر روی ریزآرایه‌های دی‌ان‌ای، آران‌ای و پروتئین استفاده می‌شود. | ## بخش 1: تکنیک‌های تحلیل ریزآرایه | این آزمایش‌ها به محققان اجازه می‌دهد تا در مورد میزان بیان تعداد زیادی ژن در یک آزمایش تحقیق کنند. چنین آزمایش‌هایی می‌توانند حجم زیادی از داده‌ها را تولید کنند که به محققان اجازه می‌دهد تا وضعیت کلی سلول یا ارگانیسم را ارزیابی کنند. در تکنیک ایجاد داده‌های خام, تغییر در هر کدام از گام‌ها نتایج تحلیل و بررسی را تغییر می‌دهد، پروژه MAQC ایجاد شده‌است تا مجموعه استراتژی‌های استاندارد برای تغییر گام‌ها را شناسایی کند. شرکت‌هایی وجود دارد که از پروتکل‌های پروژه MAQC استفاده می‌کنند تا تحلیل و بررسی کاملی را انجام دهد. تکنیک‌ها خوشه‌بندی خوشه بندی یک تکنیک داده کاوی(data mining) است که برای گروه بندی ژن هایی که دارای الگوهای بیان مشابه هستند استفاده می شود.خوشه‌بندی کی میانگین و خوشه بندی سلسله مراتبی ، به طور گسترده ای در تجزیه و تحلیل ریزآرایه‌ها استفاده می‌شوند. خوشه‌بندی کی میانگین این الگوریتم ابتدا توسط استوارت لویید در سال ۱۹۵۷ به عنوان یک تکنیک برای مدولاسیون کد پالس پیشنهاد شد و تا سال ۱۹۸۲ خارج از آزمایشگاه‌های بل به انتشار نرسید. فورجی در سال ۱۹۶۵ الگوریتمی مشابه را منتشر کرد، به همین دلیل است که بعضی اوقات این الگوریتم، لویید فورجی هم نامیده می‌شود.خوشه بندی کی میانگین, یک الگوریتم برای گروه بندی ژن ها (یا نمونه ها) بر اساس یک الگو, به k تا گروه مجزا می‌باشد. گروه‌بندی با به حداقل رساندن مجموع مربع مسافت بین داده و مرکز خوشه مربوطه انجام می شود. خوشه‌بندی سلسله مراتبی خوشه بندی سلسله مراتبی یک روش آماری برای یافتن خوشه های نسبتاً همگن است. | ## بخش 2: تکنیک‌های تحلیل ریزآرایه | در ابتدا ، یک ماتریس فاصله شامل تمام زوج فاصله های بین ژنها محاسبه می شود.از همبستگی پیرسون و همبستگی اسپیرمن اغلب به عنوان برآورد‌های متفاوت استفاده می شود ، اما روش های دیگری مانند فاصله منهتن یا فاصله اقلیدسی نیز قابل استفاده است. پس از محاسبه ماتریس فاصله اولیه ،این نوع خوشه‌بندی یا به طور مکرر نزدیکترین دو خوشه‌ای را که از نقاط داده منفرد شروع می شوند,پیوند می‌دهد(رویکرد از پایین به بالا ، که نسبتاً متداول تر است) ، یا به طور مداوم با شروع از مجموعه کامل, خوشه ها را تقسیم‌بندی می‌کند (رویکرد از بالا به پایین). پس از هر مرحله ، یک ماتریس فاصله جدید بین خوشه های تازه شکل گرفته و سایر خوشه ها مجددا محاسبه می شود. ماژول SAM که اغلب به آن استناد می شود و سایر ابزارهای ریزآرایه ای [21] از طریق دانشگاه استنفورد, هاروارد و موسسه تکنولوژی ماساچوست در دسترس است. ایجاد داده‌های خام در این گام داده‌های خام با استفاده از نمونه برداری تولید می‌گردند و سپس داده‌ها به کامپیوتر منتقل می‌شوند. بیشتر تولیدکنندگان ریزآرایه‌ها، نرم‌افزارهای تجاری تحلیل داده را نیز به همراه تجیهزات ریزآرایه ارائه می‌دهند. تصحیح پس زمینه بعد از بدست آوردن داده‌های خام، خطاهای سیستماتیک از شناسایی و از داده‌ها حذف می‌شوند. با توجه به نوع آرایه، سیگنال‌های مربوط به چسبیدن غیر اختصاصی فلوئورسازه را می‌توان کم کرد تا نتایج بهتری را بدست آورد. کنترل کیفیت کل آرایه می‌تواند شامل خطاهای واضحی باشد که با بررسی بصری، مقایسه دو به دو با آرایه‌های بدست آمده از آزمایش‌های مشابه، یا با بررسی تنزل RNA قابل تشخیص باشد. | ## بخش 3: تکنیک‌های تحلیل ریزآرایه | فیلتر نقطه شناسایی بصری مصنوعات محلی، مانند چاپ یا شستشوی خطاها، در اکثر موارد به حذف نقاط منحصربفرد ختم خواهد شد. همچنین برخی از روش‌ها همه نقاطی که شدت بیان از یک مقداری کمتر است را حذف می‌کنند. تجمع و نرمال سازی مقایسه دو آرایه مختلف به‌طور کلی شامل انجام اقدامات برای حذف خطاهای سیستماتیک حاصل از تفاوت در روش‌ها و شدت رنگ می‌باشد. یک روش معمول برای تشخیص اینکه داده‌ها چقدر نرمال هستند، استفاده از نمودار MA از داده‌ها می‌باشد. نصف این تعداد برای نقاط عدم تطابق می‌باشد که به‌طور دقیق با توالی هدف تطابق نمی‌یابند. تحلیل و بررسی عامل‌ها برای خلاصه سازی زیرآرایه ها(FARMS) یک روش مدل محور برای خلاصه سازی کاوش‌هایی با تطابق کامل می‌باشد. شناسایی تفاوت بیان‌های معنادار روش‌های زیادی وجود دارد تا تشخیص داده شود کدام یک از آرایه‌های کاوش سطح معناداری از افزایش بیان یا کاهش بیان را نشان می‌دهد. ساده‌ترین روش که با نام «معنادار» شناخته می‌شود، کاوش‌هایی را انتخاب می‌کند که به‌طور میانگین با عامل دو بین گروه‌ها تغییر کرده‌اند. | ## جمع‌بندی | روش‌های پیشرفته تر معمولاً از آزمون تی استیودنت یا مکانیزم‌های دیگری که هم سایز و هم تغییر را تحت تأثیر قرار می‌دهند را استفاده می‌کنند.