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表達(dá)譜芯片數(shù)據(jù)分析服務(wù)
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最后更新：2014-4-1半年訪問：30
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一、差異基因篩選

     首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和均一化處理。沒有重復(fù)的數(shù)據(jù)采用倍數(shù)法和 Z 值法相結(jié)合的方法來進(jìn)行差異基因的篩選，挑選出至少在一個(gè)樣本里表達(dá)倍數(shù)大于 two fold及 Z 的絕對(duì)值大于 2（即 Z>2 或 Z<-2）的基因挑出。對(duì)于有重復(fù)實(shí)驗(yàn)的芯片數(shù)據(jù)則采用統(tǒng)計(jì)方法來進(jìn)行差異基因的篩選。
 
 
  
    針對(duì)多芯片結(jié)果進(jìn)行了芯片間及差異表達(dá)基因之間的雙向聚類，同時(shí)對(duì)新基因的功能進(jìn)行預(yù)測，目的是對(duì)不同的樣本進(jìn)行分類，并對(duì)差異基因進(jìn)行相似性分析。聚類方法包括層次聚類，K-means聚類及SOM等。
 
 
   
     對(duì)差異基因進(jìn)行相應(yīng)的生物學(xué)功能分類，采用GO 數(shù)據(jù)庫中的功能聚類注釋結(jié)果，并根據(jù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法(P-value)篩選顯著顯異的分類。最后針對(duì)客戶的需求進(jìn)行結(jié)果的輸出。
 
 
    
     建立信號(hào)通路和生物功能網(wǎng)絡(luò)，將差異基因與相關(guān)的信號(hào)通路進(jìn)行比較、整合，找出基因之間的相互關(guān)系，進(jìn)行通路動(dòng)態(tài)仿真。并根據(jù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法(P-value)篩選顯著顯異的代謝通路，已期對(duì)致病基因構(gòu)建模擬疾病狀態(tài)的通路網(wǎng)絡(luò),對(duì)目的基因進(jìn)行分析,以期發(fā)現(xiàn)目的基因與疾病之間在生物學(xué)通路或生化途徑上的關(guān)聯(lián)。
Pathway中差異基因的統(tǒng)計(jì)圖
差異基因在代謝途徑上的分析情況，紅色標(biāo)記上調(diào)基因，綠色標(biāo)記下調(diào)基因
 
 
     
      利用相關(guān)的轉(zhuǎn)錄因子（TF）數(shù)據(jù)庫，采用pwmatch算法對(duì)每個(gè)轉(zhuǎn)錄因子分析其在差異基因中的分布情況，利用chi-square test等統(tǒng)計(jì)方法尋找有差異的轉(zhuǎn)錄因子。目的在于找到調(diào)控目標(biāo)生物性狀，統(tǒng)計(jì)學(xué)上有顯著差別的轉(zhuǎn)錄因子。
 
 
     
      對(duì)差異基因進(jìn)行Co-expression基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建。采用貝葉斯方法，通過對(duì)表達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，來構(gòu)建差異基因之間的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)。這是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，可以發(fā)現(xiàn)一些新的調(diào)控關(guān)系。
 
 
  
      通過整合PubMed text mining，同源預(yù)測，基因neighbor，蛋白-蛋白相互作用，基因融合等數(shù)據(jù)，建立一個(gè)all differentially expressed genes in a single plot的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)。這是一種已有知識(shí)驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建。目的在于對(duì)前人的研究結(jié)果和本實(shí)驗(yàn)的生物信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，以期找到一些新的基因共表達(dá)的線索，發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律。
 
 
 
      主要是針對(duì)復(fù)雜的疾病，利用芯片數(shù)據(jù)對(duì)這些疾病的子類型進(jìn)行區(qū)分，識(shí)別傳統(tǒng)診斷手段無法辨別，但對(duì)預(yù)后卻有重要意義的亞型。
 
 
 
      利用Bayesian network, PAM及SVM等機(jī)器學(xué)習(xí)語言對(duì)芯片結(jié)果進(jìn)行預(yù)測模型的構(gòu)建，將部分芯片數(shù)據(jù)拿來做預(yù)測模型，然后部分芯片數(shù)據(jù)作為測試數(shù)據(jù)集（獨(dú)立樣本）來驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性。目的在于利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來篩選出一批靶標(biāo)基因，并以此構(gòu)建模型，以進(jìn)行早期診斷、疾病預(yù)測和預(yù)后分析。
 
 
 
       應(yīng)用模糊聚類等機(jī)器學(xué)習(xí)方法，對(duì)差異基因進(jìn)行基因表達(dá)趨勢的顯著性分析，篩選出隨著時(shí)間的變化，顯著性的基因表達(dá)趨勢，同時(shí)得到相應(yīng)的目標(biāo)表達(dá)趨勢。對(duì)隨著時(shí)間的深入差異表達(dá)的基因，進(jìn)行基因表達(dá)趨勢分析，篩選出不同處理作用的最重要的基因表達(dá)趨勢。
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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