小编给大家分享一下芯片RNA降解图的示例分析，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！
芯片RNA降解图
RNA的降解是影响芯片数据质量的一个很重要因素，一般，RNA从5端开始降解，所以理论上探针5端的荧光强度应该低于3端。
RNA降解曲线的斜率表示了这种变化趋势，斜率越小，说明降解越少，
如果斜率太小，甚至接近0，就要特别注意，则可能全部降解
以affymetrix芯片CEL文件为基础，获取AffyBatch后基于affy包的AffyRNAdeg函数，可以获取RNA降解情况（GSE66196）
RNAdeg=AffyRNAdeg(AffyBatch)
> summaryAffyRNAdeg(RNAdeg) GSM1616746_Pool_1_Hilscher_26-07-2012.CEL.gz GSM1616747_Pool_1_Reif-Hilscher_8-2-2012.CEL.gz slope 4.30e+00 4.07e+00 pvalue 3.61e-11 1.96e-11 GSM1616748_Pool_1wdh_Reif-Hilscher_9-2-2012.CEL.gz GSM1616749_Pool_2_Hilscher_26-07-2012.CEL.gz slope 4.03e+00 4.29e+00 pvalue 1.93e-11 3.55e-11 GSM1616750_Pool_2_Reif-Hilscher_8-2-2012.CEL.gz GSM1616751_Pool_2wdh_Reif-Hilscher_9-2-2012.CEL.gz slope 3.98e+00 4.09e+00 pvalue 8.56e-11 1.44e-11 GSM1616752_Pool_3_Hilscher_26-07-2012.CEL.gz GSM1616753_Pool_3_Reif-Hilscher_8-2-2012.CEL.gz slope 4.24e+00 3.94e+00 pvalue 1.19e-11 1.26e-11 GSM1616754_Pool_3wdh_Reif-Hilscher_9-2-2012.CEL.gz GSM1616755_Pool_4_Hilscher_26-07-2012.CEL.gz slope 3.92e+00 4.43e+00 pvalue 1.91e-11 1.82e-12 GSM1616756_Pool_4_Reif-Hilscher_8-2-2012.CEL.gz GSM1616757_Pool_4wdh_Reif-Hilscher_9-2-2012.CEL.gz slope 3.95e+00 3.94e+00 pvalue
绘图：
> SampleNames [1] "GSM1616746" "GSM1616747" "GSM1616748" "GSM1616749" "GSM1616750" "GSM1616751" "GSM1616752" "GSM1616753" "GSM1616754" "GSM1616755" [11] "GSM1616756" "GSM1616757"
n.sample = length(AffyBatch$sample)
cols = rainbow(n.sample)
plotAffyRNAdeg(RNAdeg,cols= cols)
legend("topleft",legend=SampleNames,col= cols,lty=1,box.lty=0,bg=NA)
box()注意：各芯片结果线条平行，说明实验处理均衡一致，如某个芯片和其他芯片差别较大需要注意是否存在问题。
以上是“芯片RNA降解图的示例分析”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！
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