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Segmentation and intensity estimation for microarray images with saturated pixels

机译:具有饱和像素的微阵列图像的分割和强度估计

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摘要

BackgroundMicroarray image analysis processes scanned digital images of hybridized arrays to produce the input spot-level data for downstream analysis, so it can have a potentially large impact on those and subsequent analysis. Signal saturation is an optical effect that occurs when some pixel values for highly expressed genes or peptides exceed the upper detection threshold of the scanner software (216 - 1 = 65, 535 for 16-bit images). In practice, spots with a sizable number of saturated pixels are often flagged and discarded. Alternatively, the saturated values are used without adjustments for estimating spot intensities. The resulting expression data tend to be biased downwards and can distort high-level analysis that relies on these data. Hence, it is crucial to effectively correct for signal saturation.
机译:背景技术微阵列图像分析处理混合阵列的扫描数字图像,以产生用于下游分析的输入斑点水平数据,因此它可能对那些和随后的分析产生巨大影响。信号饱和是一种光学效应,当高度表达的基因或肽的某些像素值超过扫描仪软件的检测上限时(对于16位图像,2 16 -1 = 65,535)。实际上,通常会标记并丢弃具有相当数量的饱和像素的点。可替代地,饱和值被使用而无需进行调整来估计斑点强度。生成的表达式数据倾向于向下偏移,并且可能扭曲依赖于这些数据的高级分析。因此,有效校正信号饱和至关重要。

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