Come funziona la normalizzazione quantile?

Negli studi sull'espressione genica usando microarrays, i dati di intensità devono essere normalizzati in modo che le intensità possano essere confrontate tra individui, tra geni. Concettualmente e algoritmicamente, come funziona la "normalizzazione quantile" e come spiegheresti questo a un non statistico?

genetics normalization microarray

— Stephen Turner
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Semplice: è "classificazione su una curva". :-) Fornisco un algoritmo su quantdec.com/envstats/notes/class_03/probability.htm ("Lettura dei grafici QQ").

— whuber

Questo PDF spiega la normalizzazione quantistica con un semplice esempio: plexdb.org/modules/documentation/RMAexplained.pdf Il documento spiega un processo più ampio (RMA) ma la normalizzazione quantile viene eseguita come uno dei passaggi.

— JHubbard80,

Un confronto tra i metodi di normalizzazione per i dati dell'array di oligonucleotidi ad alta densità basati sulla varianza e sulla distorsione da Bolstad et al. introduce la normalizzazione quantile per i dati dell'array e la confronta con altri metodi. Ha una descrizione abbastanza chiara dell'algoritmo.

La comprensione concettuale è che si tratta di una trasformazione dell'array usando una funzione dove è una funzione di distribuzione stimata e è l'inverso di una funzione di distribuzione stimata. Ha la conseguenza che le distribuzioni normalizzate diventano identiche per tutti gli array. Per la normalizzazione dei quantili è la distribuzione empirica dell'array e è la distribuzione empirica per i quantili medi su array. $j$ $\hat{F}^{-1} \circ \hat{G}_j$ $\hat{G}_j$ $\hat{F}^{-1}$ $\hat{G}_j$ $j$ $\hat{F}$

Alla fine della giornata è un metodo per trasformare tutte le matrici in modo da avere una distribuzione comune delle intensità.

— NRH
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