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提到normalization很多人都烦了，几十种方法，而对于芯片或者其它表达数据来说，最常见的莫过于quantile normalization啦。那么它到底对我们的表达数据做了什么呢？
首先要么要清楚一个概念，表达矩阵的每一列都是一个样本，每一行都是一个基因或者探针，值就是表达量咯。
quantile normalization 就是对每列单独进行排序，排好序的矩阵求平均值，得到平均值向量，然后根据原矩阵的排序情况替换对应的平均值，所以normalization之后的值只有平均值了。具体看下面的图：
在R里面，推荐用preprocessCore 包来做quantile normalization，不需要自己造轮子啦！
但是需要明白什么时候该用quantile normalization，什么时候不应该用，就复杂很多了。
R包做：http://jtleek.com/genstats/inst/doc/02_05_normalization.html
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