Quantile Normalization

#Quantile Normalization
quan_order <- matrix(nrow=nrow(Z), ncol=ncol(Z))
for (X in 1:ncol(Z)){quan_order[,X] <- order(Z[,X], decreasing=FALSE)}
: 원래의 값이 몇 번째에 해당하는 값인지 미리 기록하고..

quan_sort <- matrix(nrow=nrow(Z), ncol=ncol(Z))
for (X in 1:ncol(Z)){quan_sort[,X] <- sort(Z[,X], decreasing=FALSE)}
: 자료를 오름차순으로 정렬한 다음..

quan_sort_mean <- matrix(nrow=nrow(Z), ncol=1)
for (X in 1:nrow(Z)){quan_sort_mean[X,1] <- mean(quan_sort[X,])}
: 평균값을 구하고..

QN_Z <- matrix(nrow=nrow(Z), ncol=ncol(Z))
for (I in 1:nrow(Z)){for (J in 1:ncol(Z)){QN_Z[quan_order[I,J],J] <- quan_sort_mean[I,1]}}
: 원래의 위치에 해당되는 값을 다시 입력하기..

Quantile normalization 은 microarray analysis 에 필요한 과정인 것 같기는 한데 사실 아직도 개념이 이해가 되지 않는다. 이런 저런 자료를 찾아본 후에 이런식으로 구현하면 될 것 같아서 시도해 보았다.

Bioinformatics 의 기본에 대한 것을 배울 수 있으면 언제 청강이나 도강이라도 해봐야 겠다. ㅡㅡ