使用教程：R语言affy包深度解析

"这篇文档是关于使用R语言中的affy包进行Affymetrix寡核苷酸阵列分析的详细指南。" 在生物信息学领域，Affymetrix寡核苷酸阵列是一种广泛用于基因表达研究的技术。R语言中的`affy`包提供了处理、分析和探索这些数据集的一系列方法。该包由Rafael A. Irizarry、Laurent Gautier、Benjamin Milo Bolstad、Crispin Miller等多位专家开发和维护，并且持续接受来自不同贡献者的更新。 `affy`包的主要功能包括： 1. 数据导入：能够读取Affymetrix阵列的数据文件，如CEL文件，这是Affymetrix微阵列扫描仪生成的原始强度数据。 2. 质量控制：提供了一系列工具来评估数据的质量，如MA图、PSI（比例标准差指数）和RNA降解图等，帮助用户识别可能的实验问题。 3. 预处理：包含了多种预处理方法，如RMA（Robust Multi-array Average）、GCRMA（ GeneChip® ComBat for Microarray）、PLSR（Partial Least Squares Regression）等，这些方法可以用于校正背景信号、标准化数据并去除批次效应。 4. 表达值计算：通过预处理步骤，`affy`包能计算出每个探针集的表达水平。 5. 差异表达分析：可以进行两组或多组样本间的差异表达基因分析，如t检验、ANOVA或SAM（Significance Analysis of Microarrays）。 6. 可视化：提供了绘图函数，用于展示预处理结果和分析结果，帮助用户理解数据的特征。 依赖项包括R语言本身（版本需大于2.8.0），以及其他Bioconductor包，如`BiocGenerics`、`Biobase`、`affyio`等，它们为`affy`包提供了基础功能和支持。`affy`包还导入了`graphics`、`grDevices`、`methods`、`preprocessCore`、`stats`、`utils`和`zlibbioc`等包，用于数据处理和图形输出。 虽然`affy`包推荐使用`tkWidgets`包以获得更好的交互体验，但这个依赖并非必需，用户可以在没有`tkWidgets`的情况下正常使用`affy`包的所有核心功能。 该包的许可证为LGPL，这意味着源代码可供用户自由修改和分发，但要求在任何基于`affy`包开发的软件中也必须遵循LGPL协议。 在使用`affy`包时，用户应熟悉R语言和生物信息学的基本概念，以便正确地解释和利用分析结果。同时，为了获取最佳效果，建议参考官方文档、教程和相关论文，以深入理解各种方法的原理和应用情况。