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MicroRNA芯片數(shù)據(jù)分析服務(wù)
敏芯科技為您提供全面專業(yè)的miRNA芯片分析服務(wù)，包括差異miRNA篩選、聚類分析、靶基因預(yù)測(cè)、轉(zhuǎn)錄因子預(yù)測(cè)、miRNA與靶基因互作網(wǎng)絡(luò)等分析
服務(wù)類別：芯片與生物信息學(xué)總訪問(wèn)：6535
最后更新：2014-4-1半年訪問(wèn)：28
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MicroRNA芯片數(shù)據(jù)分析方案
 
 
 
      首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，信號(hào)值去除背景，然后進(jìn)行中值歸一化。均值倍數(shù)大于2且t-test p<0.05的被認(rèn)為是差異表達(dá)microRNA。
 
 
 
     經(jīng)過(guò)對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、均一化后，篩選出來(lái)的差異表達(dá)microRNA表達(dá)值進(jìn)行microRNA和樣本雙向聚類分析。
 
 
 
     有一些MicroRNA在基因組中成簇（cluster）分布。這些microRNA同步轉(zhuǎn)錄。由于轉(zhuǎn)錄后成熟過(guò)程的調(diào)節(jié)各異，因此成簇的microRNA成熟體的表達(dá)量略有不同。通過(guò)對(duì)成簇microRNA的分析，可以在cluster的水平考察microRNA的差異表達(dá)情況。
 
       
四、 microRNA靶基因預(yù)測(cè)
 
     MicroRNA結(jié)合在靶基因的3’ UTR，下調(diào)靶基因（主要是蛋白水平）。我們自己開(kāi)發(fā)了基于targetscan預(yù)測(cè)算法平臺(tái)，可以對(duì)一些網(wǎng)上數(shù)據(jù)庫(kù)沒(méi)有提供預(yù)測(cè)的物種的microRNA靶基因進(jìn)行預(yù)測(cè)服務(wù)。或是已有物種的非3’UTR(如5’UTR)區(qū)域進(jìn)行預(yù)測(cè)。
 
 
4.1、非編碼區(qū)靶位點(diǎn)預(yù)測(cè)
 
    非編碼區(qū)靶基因預(yù)測(cè)由miRanda等多個(gè)軟件分別進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)于有些無(wú)法對(duì)應(yīng)的microRNA，則參考了miRGator軟件。我們一般取幾種軟件（PicTar、Target-Scan、miRanda等）預(yù)測(cè)結(jié)果的交集，即overlap部分。
 
 
4.2、編碼區(qū)靶基因預(yù)測(cè)
 
    編碼區(qū)也是microRNA的結(jié)合位點(diǎn)，很多文章有報(bào)道。
 
預(yù)測(cè)流程：
（1）   提取編碼區(qū)序列
（2）   多物種比對(duì)，尋找保守區(qū)段
（3）   下載miRanda和TargetScan軟件進(jìn)行靶位點(diǎn)預(yù)測(cè)
（4）   整理保守的靶位點(diǎn)，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。
 
 
五、microRNA轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)分析
 
     該項(xiàng)目用于研究MicroRNA的自我調(diào)控機(jī)制。對(duì)于差異表達(dá)microRNA，一般提取轉(zhuǎn)錄起始位點(diǎn)上游4500bp，下游500bp，通過(guò)PWM等算法來(lái)尋找轉(zhuǎn)錄因子的結(jié)合位點(diǎn)。
 
 
  
     對(duì)于一些轉(zhuǎn)錄因子，本身可以結(jié)合在microRNA的啟動(dòng)子區(qū)域，調(diào)控microRNA。而該microRNA同時(shí)又可能也結(jié)合在轉(zhuǎn)錄因子的3’ UTR下調(diào)該轉(zhuǎn)錄因子。這本身就是一個(gè)網(wǎng)絡(luò)。方法是靶基因預(yù)測(cè)與啟動(dòng)子分析進(jìn)行綜合分析。
 
 
  
    我們通過(guò)整合microRNA與靶基因之間的調(diào)控， microRNA靶基因之間的蛋白-蛋白相互作用。該網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，可以在全局的水平上直觀的反應(yīng)基因之間的相互關(guān)系，同時(shí)反映了基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)定性。網(wǎng) 
 
 
  
     在基因表達(dá)譜分析中，GO常用于提供基因功能分類標(biāo)簽和基因功能研究的背景知識(shí)。利用GO的知識(shí)體系和結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，旨在發(fā)掘與基因差異表達(dá)現(xiàn)象關(guān)聯(lián)的單個(gè)特征基因功能類或多個(gè)特征功能類的組合。
 
 
 
     我們將靶基因基因使用GenMAPP v2.1向KEGG pathway數(shù)據(jù)庫(kù)映射，并統(tǒng)計(jì)基因在每個(gè)pathway中的富集程度（enrichment p-value）：
 
 
十、差異microRNA調(diào)解效應(yīng)評(píng)分分析
 
     同時(shí)結(jié)合microRNA芯片數(shù)據(jù)和cDNA表達(dá)譜芯片數(shù)據(jù)進(jìn)行microRNA的調(diào)解效應(yīng)評(píng)分分析（RE-scores）。
 
 
 
 
 
 

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