[发明专利]高通量生物芯片检测结果的一种判读工具

权利要求书

1.使用基于正常样本进行背景校正的方法，去除动物体内分布正常的微生物群落背景。

首先需要用制备的芯片去杂交分析多份正常人或者动物取得的样本，得到每种微生物探针在正常情况下信号强度的均值M_norm以及相应的标准差SD_norm。然后，使用芯片与待测样本进行杂交，得到每种探针的信号强度值t。全部的信号强度值都需要进行对数变换，以减小噪音信号的影响。对于每一种微生物的每一个探针，我们都可以计算其在待测样本中的富集程度，使用Z-score进行度量：Z-score(t)=t-MnormSDnorm.]]>

2.基于超几何分布的多探针组的复合判读方法采用了基于超几何分布的复合判读标准来评价某类目标检测物是否富集。具体的计算原理如公式所示：p(i≥m|N,M,n,m)=Σi=mnCMiCN-Mn-iCNn]]>其中N表示整个芯片的探针数目，M表示检测某一类目标检测物的探针数目，n表示整个芯片中显著富集的探针数目，m代表检测某一类目标检测物探针中显著富集的探针数目。p值越小，则表示我们根据芯片上多个探针进行判定时犯错的几率越小，相应地该类目标检测物出现在检测样本中的几率就越大。

3.基于已知数据库的探针结合自由能谱的比对方法

1)、构造理论探针结合自由能矩阵

从待识别物种的全基因组序列数据库中下载芯片中相应种类的微生物的全基因组序列信息。对于某一给定的基因组序列，与芯片上的探针进行逐一比对，利用BLAST算法和最近邻方法(nearest neighbor method)计算出此物种的基因组与每个探针相对应的理论结合自由能量值。将所有种类物种的全基因组序列信息进行这种计算，从而得到芯片上所有物种的理论结合自由能矩阵。每一行代表一个物种，每一列代表一条探针信息。

2)、相似性比较

对于芯片的检测数据，首先转换为相应的强度值。然后对探针强度值和理论能量矩阵的数据进行归一化处理，再逐行比较两者的相似性，利用多种可供选择的相似性度量标准计算相应的相似性得分，然后对得分大小进行排序，排名靠前的即为我们预测的芯片检测的待识别物种。

4.根据权利要求1、权利要求2和权利要求3所述方法所构建的一个网页服务器工具，用于对高通量生物芯片检测结果进行判读。