实验设计方差分中的Seq SS和Adj SS的区别

1.背景

1.1 田口正交法

田口品质设计法，是利用田口玄一博士[1]所设计的正交表，设计少量的参数组合，进行实验，并使用S/N比表示产品品质的好坏，以求的最佳组合，而达到高良率，低成本的重要方法。

正交表[1]为一组矩阵式数字，每一行代表一个特定实验中因素的状态，每一列代表一个特定的因素或条件组合。主要以较少的实验次数来获得有用的统计资料，正交表以La(bc)命名，代表共有a组实验，最多容纳b个水平的因子c个，以L18(21×37)为例，由1个2水平的因子和7个3水平的因子所组成，需实验18次，因此，正交表的目的在于：（1）了解控制因子（Control Factor）及干扰因子（Noise）对产品品质的影响；（2）由计算S/N比及进行变异分析（Analysis of Variance），以找出影响较大的因子，并求出最佳的参数组合。

1.2 信号噪音比（Signal to Noise Ratio）

信号噪音比（S/N）[1]是田口品质工程上重要的评估指标，可用来表示制程或产品的水平受误差因素影响的程度。有田口博士将平均品质损失经由对数转换、乘以10、并取负号，称为S/N比，由于品质特性的目标不同，故计算S/N比由品质特性可分为三种特性：

（1）望小特性

S/N比越大，表示平均值越靠近0，且变异越小。即提高S/N比即可使变异变小，且平均值越靠近目标值0。

（2）望大特性

（3）望目特性

1.3 变异分析（ANOVA）

变异分析（Analysis of Variance）主要是评估实验误差，找出影响较大的控制因子，并利用统计分析，可辅助图表的不足。

2. 工程实例

2.1 实例背景

例如，我们在分析封装的热应力时，由于封装结构尺寸较多、材料通常比较复杂，难以每个结构以及材料都进行单因素分析，另一方面，单因素分析难以考虑到结构间、结构-材料、材料间的交互影响，因此，我们推荐利用田口正交分析，利用一定量、可控的实验分析，对结构、材料复杂，每种因素包含水平较多的实验，进行分析。

本例结构因素以及水平如下：

因子 单位 水平1 水平2 水平3

A 芯片尺寸 mm 2.0 3.0 4.0

B 芯片厚度 mm 0.1 0.2 0.3

C 铜柱直径 mm 0.08 0.10 0.12

D 铜柱高度 mm 0.03 0.05 0.07

E 焊料高度 mm 0.01 0.03 0.05

F PI开口大小 mm 0.03 0.05 0.07

2.2 确定实验量

如上节，如果我们将每个因素的每个水平都进行分析，我们则需要进行3e6=639组实验，这是我们所不能接受的。

正交表的形式和计算方法在此不做详细讨论，实际使用中，我们可以通过软件直接选择生成正交表。

如下表为minitab软件，可以在软件中选择因素和水平后，直接生成正交表。

2.3 提取ANSYS中的仿真结果

可以在ANSYS中计算得到我们关注结构的应力或位移等数值，如本例中的Bump中线路层中的第一主应力值，并记录在下表中，并由第一章节中的公式计算得到信噪比（dB）。

WGS,WES,RNA-Seq与ChIP-seq测序区别

基本目的是类似的。不同之处在于测序的模板序列，前者是直接随机测序cDNA库，后者是先把模板按照一定方法打断（例如酶切或其他），只从打断位置开始测序，测序片段短，但相应深度更高。

如果你已经有参考基因组，使用所谓“表达谱”测序是可以的。此外，表达谱方法更便宜，但个人觉得适用性不如转录组广泛，可做的分析有限。

是所有的能被探针捕获到的外显子区域，在IGV上面能看到reads都是覆盖到外显子及其侧翼区域。

就是哪些已知的外显子覆盖度不够好，是探针捕获失败还是样本本身变异呢？外显子的哪些区域跟参考基因组序列不一样呢？

是能被转录的区域，不需要是已知的外显子，而且reads是可以跨越外显子比对的！所以分析要点是哪些外显子被 连接起来了 ？每个外显子都被 覆盖 了吗？

测的是目标蛋白结合的DNA序列，取决于目标蛋白的结合能力，所以它的分析要点就是这些DNA序列在基因组的位置。

深度在大部分区域都是均匀的(反应捕获效果，或者拷贝数变异)；

转录组测序一定是不均匀的，一外显子为单位的不均匀(反应表达量差异)；

的测序深度也是不均匀的，以每个碱基为单位的不均匀(反应蛋白结合位点)；

只显示了STAT3基因区域的reads覆盖情况。

首先，测序深度都不高，而且测序深度极度的不稳定，深浅不一；其次，整个STAT3基因区域似乎都有覆盖到。

可以看到只有exon对应的区域是有reads覆盖的，非常exon和intron的间隔非常明显，因为是PE测序，还可以看到不同的exon被同一个read跨越了intron连接起来了。至于测序深度，STAT3基因的大部分exon都是等深度的，但是STAT3基因与其它基因的测序深度就不一样了，这个图没办法显示那么多。

可以看到也是主要覆盖exon区域，但是跟intron区别是没那么整齐的分割线了，因为exon是探针捕获富集的，那么会把exon的侧翼区域也部分捕获， 测序深度会由exon往intron递减。

理论是它应该是全基因组覆盖，而且测序深度非常稳定，但是实际上，测序深度还部分由GC含量，扩增随机性影响。

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