Microscopits är bekanta med många blemmor som fluorescence bilder kan ha på grund av damm och skräp, glas skavanker, ojämn fördelning av vätskor eller ytbeläggningar, etc. Microarray skannar visar liknande artefakter, som kan påverka efterföljande analys. Även om alla utom de starkest blemmor är svåra att hitta med det ohjälpta ögat, särskilt i högdensitet oligonukleotid matriser (HDONA), få verktyg finns tillgängliga för att hjälpa till med att upptäcka dessa defekter. Vi utvecklar ett nytt verktyg, Harshlight, för automatisk upptäckt och maskering av blemmor i HDONA microarray chips. Harshlight använder en kombination av statistik och bildbehandlingsmetoder för att identifiera tre olika typer av defekter: lokaliserade defekter som påverkar några sonder, diffusa defekter som påverkar större områden och utvidgade defekter som kan ogiltigförklara ett helt chip. Vi demonstrerar användningen av Harshlight kan väsentligt förbättra analysen av HDONA chips, särskilt för experiment med subtila förändringar mellan prover. För den allmänt använda MAS5-algoritmen, visar vi att kompakta blemmor orsakar ett genomsnitt av 8 genuttrycksvärden per chip att förändras med mer än 50%, två av dem mer än tvåfaldigt; vår maskeringsalgoritm återställer cirka två tredjedelar av denna skada. Storskaliga artefakter upptäcks och elimineras framgångsrikt.
En av de vanligaste metoderna är Harshlight REF, som identifierar och maskerar lokala artefakter baserade på statistiska metoder och bildbehandlingsmetoder.
Harshlight: a "corrective make-up" program for microarray chips
{'venue': 'BMC Bioinformatics', 'journal': 'BMC Bioinformatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}