一种去除测序数据噪声的方法

摘要

本发明公开了一种去除测序数据噪声的方法,包括以下步骤：S1：对原始RNA‑Seq数据进行过滤，应用最小过滤原则，去除原始数据矩阵中的数值为0或表达量极低的行；S2：对过滤后的数据进行标准化处理，去除系统偏差，将不同的结果根据全局数值进行调整，使个体之间的数据具有可比性；S3：计算标准化数据后感兴趣的变量和批次噪声之间的相关性，进行相关系数显著性检验，求出P值，若P<0.05，则有显著相关性，否则没有显著相关性；S4：若两者相关，则对数据进行rlog变换；若两者不相关，则先对数据进行Z‑Score处理后，再log变换，Z‑Score的模型为：其中：Y为处理前的数据，X为处理后的数据，μ为均值，ν为方差；S5：确定替代变量。

主权项

一种去除测序数据噪声的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对原始数据集进行过滤，应用最小过滤原则，去除原始数据矩阵中数值为0或表达量极低的行；S2：对过滤后的数据进行标准化处理，去除系统偏差，将不同的结果根据全局数值进行调整，使个体之间的数据具有可比性；S3：计算标准化数据后组变量和批次噪声之间的相关性，进行相关系数显著性检验，求出P值，若P<0.05，则有显著相关性，否则没有显著相关性；S4：若两者相关，则对数据进行rlog变换；若两：若两者不相关，则先对数据进行Z‑Score处理，然后对处理后的数据进行log变换，Z‑Score的模型为：$X=\frac{Y-\mu }{\nu }$其中：Y为处理前的数据，X为处理后的数据，μ为均值，ν为方差；S5：确定替代变量。