合并数据与生物信息学工具：i.mx_virtualization_user's_guide实例

本资源是一份关于生物信息学与Linux软件操作的指南，主要集中在将两组芯片数据进行整合分析的过程。以下是章节中的关键知识点： 1. **数据导入与合并**： - 使用`read.maimages()`函数从不同路径读取两张微阵列片子的数据（RG1和RG2），每张片子的数据分别对应不同的荧光强度(F635, F532, B635, B532)，并且使用`wtflags()`函数处理数据质量。 - 合并两张片子的数据，通过`cbind()`函数将RG1和RG2矩阵水平连接在一起。 2. **基因与探针信息处理**： - 读取`gal`文件（如`BGI-A.gal`），获取基因与探针之间的对应关系，并将其存储在RG对象的`genes`属性中。 - 获取芯片布局信息，即`printer`，这可能是芯片上的探针排列顺序或位置信息。 3. **数据可视化**： - 生成标准化前的表达量密度图，使用`plotDensities()`函数分别绘制第一张片子和第二张片子的密度图，并保存为`.eps`格式的图像文件。 - 对于原始芯片的平均信号比(MA)值，使用`normalizeWithinArrays()`函数进行归一化，并通过`plotMA()`函数绘制MA分布图。 4. **生物数据分析基础**： - 提供了生物信息学的基本处理步骤，包括测序原理、数据转换（如Phred到峰图、Phd2Fasta等）、序列处理工具（如Phrap、Cap3、Consed等）、序列比对方法（如ClustalW、Blast、BLAT等）、基因组注释（如重复序列分析、RNA结构分析、基因预测和功能注释）、SNP分析（如PolyPhred、SNPdetector和cross_match）、以及进化学分析工具（如Phylip、PAML）。 5. **Linux操作技能**： - 指导用户如何在Linux环境下操作，如远程登录、文件管理、权限设置、备份与压缩、软件安装等基础命令，这些都是进行生物信息学分析不可或缺的基础。 通过这份指南，用户可以掌握如何在Linux环境中处理和分析生物芯片数据，理解各种生物信息学工具的运用，以及如何对数据进行预处理和可视化，这对于从事生物研究的专业人士来说是非常实用的资源。