تکنیک‌های تحلیل ریزآرایه

تکنیک‌های تحلیل ریزآرایه برای تفسیر داده‌های تولید شده از آزمایش‌های انجام شده برروی ریزآرایه‌های دی‌ان‌ای، آران‌ای و پروتئین استفاده می‌شود. 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. تحلیل حجم زیاد داده‌ها دشوار می‌باشد.
مقدمه
تکنیک‌های تحلیل زیرآرایه شامل چندین گام جداگانه است، که در ادامه معرفی خواهند شد. تغییر در هر کدام از گام‌ها نتایج تحلیل و بررسی را تغییر می‌دهد، پروژه MAQC ایجاد شده است 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.
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. یک روش شامل کم کردن متوسط شدت سیگنال در ناحیه‌های بین موقعیت‌ها می‌باشد. ابزارهای مختلف برای تصحیح پس زمینه و بررسی‌های بیشتر از TIGR قابل دسترس هستند.
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. نتایج می‌توانند با حذف این آرایه‌ها از بررسی و تحلیل ارتقا یابند.
فیلتر نقطه
شناسایی بصری مصنوعات محلی، مانند چاپ یا شستشوی خطاها، در اکثر موارد به حذف نقاط منحصربفرد ختم خواهد شد. این اقدام می‌تواند بر حسب کیفیت تولید آرایه مقدار قابل توجهی زمان طول بکشد. 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 بطور کلی شامل انجام اقدامات برای حذف خطاهای سیستماتیک حاصل از تفاوت در روش‌ها و شدت رنگ می‌باشد. نرمال سازی رنگ‌ها برای دو آرایه معمولا توسط روش تجمع محلی انجام می‌شود. یک روش معمول برای تشخیص اینکه داده‌ها چقدر نرمال هستند، استفاده از نمودار MA از داده‌ها می‌باشد.
داده‌های خام افی شامل بیست کاوش برای یک هدف RNA می‌باشد. نصف این تعداد برای نقاط عدم تطابق می‌باشد که بطور دقیق با توالی هدف تطابق نمی‌یابند. از لحاظ نظری این می‌تواند مقدار چسبیدن غیر اختصاصی را برای هدف مشخص کند. الگوریتم MAS5 از هر دو روش تطابق کامل و عدم تطابق کاوش استفاده می‌کند.
تحلیل و بررسی عامل‌ها برای خلاصه سازی زیرآرایه‌ها(FARMS) یک روش مدل محور برای خلاصه سازی کاوش‌هایی با تطابق کامل می‌باشد. این روش بر اساس مدل بررسی بیزی عامل‌ها با فرض نرمال بودن نویزها 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 بطور میانگین با عامل دو بین گروه‌ها تغییر کرده‌اند. روش‌های پیشرفته‌تر معمولا از آزمون تی استیودنت یا مکانیزم‌های دیگری که هم سایز و هم تغییر را تحت تاثیر قرار می‌دهند را استفاده می‌کنند. گروه MAQC استفاده از بررسی میزان چند برابر شدن بهمراه حذف برحسب مقدار p-value پیشنهاد می‌دهند.