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solexa 測(cè)序數(shù)據(jù)分析服務(wù)-表達(dá)譜測(cè)序
對(duì)于得到的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),我們提供專業(yè)的數(shù)據(jù)分析服務(wù),其中mRNA水平的solexa分析包括如下分析項(xiàng)目:

服務(wù)類別:測(cè)序/合成總訪問:2958
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我們將測(cè)序結(jié)果進(jìn)行比對(duì)和分析,確定tag代表的基因,用于后續(xù)分析。
結(jié)果樣板:
 
對(duì)樣品之間進(jìn)行差異基因篩選。篩選到表達(dá)有差異變化的基因。然后對(duì)變化基因的趨勢(shì)進(jìn)行歸類,以方便分析和描述。實(shí)例如下圖:
 
我們將通過曲線擬合的方法,尋找樣品之間趨勢(shì)差異最大的一些基因:
 
對(duì)于每一種表達(dá)趨勢(shì)的基因,選擇性的進(jìn)gene ontology:功能分析。 將差異表達(dá)的所有基因向gene ontology數(shù)據(jù)庫(kù)的各節(jié)點(diǎn)映射。計(jì)算每個(gè)節(jié)點(diǎn)的基因數(shù)目,并結(jié)合整個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)的基因作為背景分部,對(duì)于每個(gè)節(jié)點(diǎn),得到一個(gè)2x2的表格,使用超幾何分布檢驗(yàn)基因在每個(gè)GO節(jié)點(diǎn)的富集或貧乏程度。
 
與GO分析類似,我們同樣將差異基因使用GenMAPP v2.1向KEGG pathway和BioCarta數(shù)據(jù)庫(kù)映射。通過統(tǒng)計(jì)方案,找到統(tǒng)計(jì)上最有意義的pathway。
 
通過整合PubMed text mining,同源預(yù)測(cè),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.。
 
利用相關(guān)的轉(zhuǎn)錄因子(TF)數(shù)據(jù)庫(kù),將差異基因的啟動(dòng)子(基因第一個(gè)外顯子上游1000bp)提取出來(lái)。我們使用HsPD 提供的啟動(dòng)子序列。轉(zhuǎn)錄因子數(shù)據(jù)庫(kù)使用TRANSFAC 7.0 public。轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)預(yù)測(cè)使用pwmatch 程序,對(duì)每個(gè)轉(zhuǎn)錄因子分析其在上調(diào)基因和下調(diào)基因的分布情況,利用chi-square test 尋找有差異的轉(zhuǎn)錄因子。
 
基本流程:
 
基本方法:同八
我們對(duì)無(wú)法注釋的tag(un-annotated list)進(jìn)行基因組定位,并提取上下文序列。利用同源預(yù)測(cè)或者從頭預(yù)測(cè)程序進(jìn)行基因預(yù)測(cè)。一般來(lái)講,同源預(yù)測(cè)的可靠性較高。而從頭預(yù)測(cè)算法假陽(yáng)性較高。
 
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