Question

大家好我从酵母菌落板的图像中得到一些强度值。我需要能够从强度值中找到峰值。下面是一个示例图像，显示绘制时值的外观。

某些值的示例

5.7
5.3
8.2
16.5
34.2
58.8
**75.4**
75
65.9
62.6
58.6
66.4
71.4
53.5
40.5
26.8
14.2
8.6
5.9
7.7
14.9
30.5
49.9
69.1
**75.3**
69.8
58.8
57.2
56.3
67.1
69
45.1
27.6
13.4
8
5

这些值在75.4和75.3处显示两个峰值，您可以看到值增加然后减小。这种变化并不总是一样的。

强度值图表

http://lh4.ggpht.com/_aEDyS6ECO8s/THKTLgDPhaI/AAAAAAAAAio/HQW7Ut-HBhA/s400/peaks.png来自research

我正在考虑的事情之一是将每个组（即哈希值）存储在哈希中，然后查找组中的最大值。如果我看到的问题是如何确定每个群体的边界，那就是一个。

这是我到目前为止的代码的链接： http://paste-it.net/public/y485822/

以下是指向完整数据集的链接： http://paste-it.net/public/ub121b4/

我在Perl中编写代码。任何帮助将不胜感激。谢谢

Answer 1

您需要决定您希望峰值的本地化程度。这种方法可以在数据的广泛区域内找到峰值和谷值。

use strict;
use warnings;

my @data = (
    5.7, 5.3, 8.2, 16.5, 34.2, 58.8, 75.4, 75, 65.9, 62.6,
    58.6, 66.4, 71.4, 53.5, 40.5, 26.8, 14.2, 8.6, 5.9, 7.7,
    14.9, 30.5, 49.9, 69.1, 75.3, 69.8, 58.8, 57.2, 56.3, 67.1,
    69, 45.1, 27.6, 13.4, 8, 5,
);

# Determine mean. Or use Statistics::Descriptive.
my $sum;
$sum += $_ for @data;
my $mean = $sum / @data;

# Make a pass over the data to find contiguous runs of values
# that are either less than or greater than the mean. Also
# keep track of the mins and maxes within those groups.
my $group = -1;
my $gt_mean_prev = '';
my @mins_maxs;
my $i = -1;

for my $d (@data){
    $i ++;
    my $gt_mean = $d > $mean ? 1 : 0;

    unless ($gt_mean eq $gt_mean_prev){
        $gt_mean_prev = $gt_mean;
        $group ++;
        $mins_maxs[$group] = $d;
    }

    if ($gt_mean){
        $mins_maxs[$group] = $d if $d > $mins_maxs[$group];
    }
    else {
        $mins_maxs[$group] = $d if $d < $mins_maxs[$group];
    }

    $d = {
        i       => $i,
        val     => $d,
        group   => $group,
        gt_mean => $gt_mean,
    };
}

# A fun picture.
for my $d (@data){
    printf
        "%6.1f  %2d  %1s  %1d  %3s  %s\n",
        $d->{val},
        $d->{i},
        $d->{gt_mean} ? '+' : '-',
        $d->{group},
        $d->{val} == $mins_maxs[$d->{group}] ? '==>' : '',
        '.' x ($d->{val} / 2),
    ;

}

输出：

   5.7   0  -  0       ..
   5.3   1  -  0  ==>  ..
   8.2   2  -  0       ....
  16.5   3  -  0       ........
  34.2   4  -  0       .................
  58.8   5  +  1       .............................
  75.4   6  +  1  ==>  .....................................
  75.0   7  +  1       .....................................
  65.9   8  +  1       ................................
  62.6   9  +  1       ...............................
  58.6  10  +  1       .............................
  66.4  11  +  1       .................................
  71.4  12  +  1       ...................................
  53.5  13  +  1       ..........................
  40.5  14  -  2       ....................
  26.8  15  -  2       .............
  14.2  16  -  2       .......
   8.6  17  -  2       ....
   5.9  18  -  2  ==>  ..
   7.7  19  -  2       ...
  14.9  20  -  2       .......
  30.5  21  -  2       ...............
  49.9  22  +  3       ........................
  69.1  23  +  3       ..................................
  75.3  24  +  3  ==>  .....................................
  69.8  25  +  3       ..................................
  58.8  26  +  3       .............................
  57.2  27  +  3       ............................
  56.3  28  +  3       ............................
  67.1  29  +  3       .................................
  69.0  30  +  3       ..................................
  45.1  31  +  3       ......................
  27.6  32  -  4       .............
  13.4  33  -  4       ......
   8.0  34  -  4       ....
   5.0  35  -  4  ==>  ..

Answer 2

my @data = ...;

# filter out sequential duplicate values
my @orig_index = 0;
my @deduped = $data[0];
for my $index ( 1..$#data ) {
    if ( $data[$index] != $data[$index-1] ) {
        push @deduped, $data[$index];
        push @orig_index, $index;
    }
}

# add a sentinel (works for both ends)
push @deduped, -9**9**9;

my @local_maxima_indexes;
for my $index ( 0..$#deduped-1 ) {
    if ( $deduped[$index] > $deduped[$index-1] && $deduped[$index] > $deduped[$index+1] ) {
        push @local_maxima_indexes, $orig_index[$index];
    }
}

请注意，这会将第一个值视为局部最大值，也会将值视为71.4和69.我不确定您如何区分要包含的值。

Answer 3

你有控制数据集吗？如果是这样，我建议使用say，酵母强度和对照图像之间的简单对数比例来标准化数据。

然后你可以使用perl port of ChiPOTle来获取重要的峰值，这听起来比搜索局部/全局最大值等更强大。

ChiPOTle“是一种用于分析ChIP芯片微阵列数据的峰值发现算法”，但我已经在许多其他应用中成功使用它（如ChIP-seq，它确实比您的情况更接近其原始用途））。

得到的对数（酵母/对照）负值将用于构建用于显着性估计的高斯背景模型。然后，算法使用错误发现率进行多次测试校正。

Here's the original paper

在Perl中需要有关峰值信号检测的帮助

3 个答案: