寻找差异表达的基因

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1、Ø基因表达谱数据基因表达谱可以用一个矩阵来表示，每一行代表一个基因，每一列代表一个样本（如图1）。所有基因的表达谱数据在“gene_exp.txt”文件中存储，第一列为基因的entrezgeneid，第2~61列是疾病样本的表达，第62~76列是正常样本的表达。图1基因表达谱的矩阵表示Ø寻找差异表达的基因：原理介绍：差异表达分析是目前比较常用的识别疾病相关miRNA以及基因的方法，目前也有很多差异表达分析的方法，但比较简单也比较常用的是Foldchange方法。它的优点是计算简单直观，缺点是没有考虑到差异表达的统计显著性；通常以2倍差异为阈值，判断

2、基因是否差异表达。Foldchange的计算公式如下：即用疾病样本的表达均值除以正常样本的表达均值。差异表达分析的目的：识别两个条件下表达差异显著的基因，即一个基因在两个条件中的表达水平，在排除各种偏差后，其差异具有统计学意义。我们利用一种比较常见的T检验（T-test）方法来寻找差异表达的miRNA。T检验的主要原理为：对每一个miRNA计算一个T统计量来衡量疾病与正常情况下miRNA表达的差异，然后根据t分布计算显著性p值来衡量这种差异的显著性，T统计量计算公式如下：对于得到的显著性p值，我们需要进行多重检验校正（FDR），比较常用的是BH方法

3、（BenjaminiandHochberg,1995）。程序实现：l基因表达谱数据---gene_exp.txtlMatlab软件实现mRNA差异表达分析：MATLAB软件安装好之后，双击系统桌面的MATLAB图标，或在开始菜单的程序选项中选择MATLAB快捷方式，即开始启动MATLAB。初次启动MATLAB后，将进入MATLAB默认设置的桌面平台。桌面平台包括命令窗口、历史窗口、当前目录窗口和工作间管理窗口等窗口（如图2）。图2matlab窗口简介工作空间主要包含了目前用户定义的一些变量，用户可以在命令窗口执行一些特定的命令操作来完成特定的功能。

4、我们首先将工作目录选择到我们数据存放的硬盘目录下，然后导入要分析的基因表达谱数据，进行差异表达分析。在命令窗口输入main_MTDN_end.m程序中的1-21行命令（注意要将程序中的目录改变到自己数据的存储目录下），即可得到差异表达的基因。这段程序主要包含两个函数：mattest和mafdr。mattest函数是进行t检验的，输入的数据为疾病和正常的表达谱数据，返回每个miRNA的T统计量和对应的p值。这个参数还可以利用‘Permute’参数进行随机扰动，'Showhist'参数用来显示T统计量和p值的分布。mafdr函数是用来计算FDR的函数，

5、可以利用参数来选择计算FDR的方法，这里我们利用“BHFDR”参数来选择BH方法对p值进行校正，利用'showplot'参数来显示FDR的图示结果。结果可以在工作空间窗口中通过双击变量进行查看。结果展示：lT-统计量和p值的分布图以及FDR：图3T-score，P-values以及FDR的分布l差异表达mRNA：我们卡的阈值为FDR<0.1；2倍foldchange（Fold_c>2or<1/2），我们识别了11个下调的mRNA和6个上调的mRNA。差异表达基因的层次聚类分析ØmRNA表达谱数据：差异表达17个mRNA的表达数据Ø程序实现：我们接下

6、来利用差异表达mRNA的表达谱进行聚类分析，在命令窗口输入main_MTDN_end.m程序中的23-30行命令，结果会输出利用差异表达mRNA聚类分析的结果。这部分主要是利用一个现有的函数clustergram进行聚类分析，函数的输入数据是差异表达mRNA的表达谱。之后可以利用set函数对行的符号和列的符号进行设定。Ø聚类分析结果展示：Ø