Johns Hopkins大学与 Affymetrix 开发出改进芯片数据分析的新方法

Johns Hopkins大学医学院与 Affymetrix于本周三宣布，他们的研究人员研制出一种自动化统计方法来提高生物芯片杂交数据的可靠性。这种称为“算盘”(ABACUS)的方法，报道在11月份的《基因组研究》（Genome Research）杂志上。据该技术的研究人员称，这种用于Affymetrix的突变检测芯片技术的算盘方法，为每一个基因型分析结果的可信度打分，这样可以帮助研究人员将分析范围缩小到提供最准确信息的位点。 “迄今为止，用于分析芯片的方法还是不能从那些可信度相对偏低的信息中区分出高度精确的数据。”该研究的领导人、Johns Hopkins大学医学院McKusick-Nathans遗传医学研究院的研究合作人员David Cutler在一次发言中表示。“我们用我们所能达到的最符合逻辑、最直接了当的方法来帮助我们确定哪些芯片序列需要注意、哪些可以忽略。实际上我们的系统是在为每一个”积木“评价打分。” 研究人员分别选用40人的32个常染色体区、8个X染色体区中，跨度为一个100kb长的区域中将近50kb的单一序列，
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