几种常用的基因功能分析方法和工具

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1、几种常用的基因功能分析方法和工具（转自新浪博客）一、GO分类法最先出现的芯片数据基因功能分析法是GO分类法。GeneOntology（GO，即基因本体论）数据库是一个较大的公开的生物分类学网络资源的一部分，它包含38675个EntrezGene注释基因中的17348个，并把它们的功能分为三类：分子功能，生物学过程和细胞组分。在每一个分类中，都提供一个描述功能信息的分级结构。这样，GO中每一个分类术语都以一种被称为定向非循环图表（DAGs）的结构组织起来。研究者可以通过GO分类号和各种GO数据库相关分析工具将分类与具体基因联系起

2、来，从而对这个基因的功能进行描述。在芯片的数据分析中，研究者可以找出哪些变化基因属于一个共同的GO功能分支，并用统计学方法检定结果是否具有统计学意义，从而得出变化基因主要参与了哪些生物功能。EASE（ExpressingAnalysisSystematicExplorer）是比较早的用于芯片功能分析的网络平台。由美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员开发。研究者可以用多种不同的格式将芯片中得到的基因导入EASE进行分析，EASE会找出这一系列的基因都存在于哪些GO分类中。其最主要特点是提供了一些统计学选项以判断得到的GO分类是

3、否符合统计学标准。EASE能进行的统计学检验主要包括Fisher精确概率检验，或是对Fisher精确概率检验进行了修饰的EASE得分（EASEscore）。由于进行统计学检验的GO分类的数量很多，所以EASE采取了一系列方法对“多重检验”的结果进行校正。这些方法包括弗朗尼校正法（Bonferroni），本杰明假阳性率法（Benjaminifalsediscoveryrate）和靴带法（bootstraping）。同年出现的基于GO分类的芯片基因功能分析平台还有底特律韦恩大学开发的Onto-Express。2002年，挪威大学和

4、乌普萨拉大学联合推出的Rosetta系统将GO分类与基因表达数据相联系，引入了“最小决定法则”（minimaldecisionrules）的概念。它的基本思想是在对多张芯片结果进行聚类分析之后，与表达模式不相近的基因相比，相近的基因更有可能参与相同的生物学功能的实现。比较著名的基于GO分类法的芯片数据分析网络平台还有七十多个，表1列举了其中的一部分。二、通路分析法通路分析是现在经常被使用的芯片数据基因功能分析法。与GO分类法（应用单个基因的GO分类信息）不同，通路分析法利用的资源是许多已经研究清楚的基因之间的相互作用，即生物学

5、通路。研究者可以把表达发生变化的基因列表导入通路分析软件中，进而得到变化的基因都存在于哪些已知通路中，并通过统计学方法计算哪些通路与基因表达的变化最为相关。现在已经有丰富的数据库资源帮助研究人员了解及检索生物学通路，对芯片的结果进行分析。主要的生物学通路数据库有以下两个：①KEGG数据库：迄今为止，KEGG数据库（Kyotoencyclopediaofgenesandgenomes）是向公众开放的最为著名的生物学通路方面的资源网站。在这个网站中，每一种生物学通路都有专门的图示说明。②BioCarta数据库：BioCarta是一

6、家生物技术公司，它在其公共网站上提供了用于绘制生物学通路的模板。研究者可以把符合标准的生物学通路提供给BioCarta数据库。BioCarta数据库不会检验这些生物学通路的质量，因此其中的资源质量参差不齐，并且有许多相互重复。然而BioCarta数据库数据量巨大，且不同于KEGG数据库，包含了大量代谢通路之外的生物学通路，所以也得到广泛的应用。最先出现的通路分析软件之一是GenMAPP（genemicroarraypathwayprofiler）。它可以免费使用，其最新版本为Gen-MAPP2。在这个软件中，使用者可以用几种灵

7、活的文件格式输入自己的表达谱数据，GenMAPP的基因数据库包含许多从常用的资源中得到的物种特异性的基因注释和识别符（ID）。这些ID可以将使用者输入的基因与不同的生物学通路的基因联系起来。这些生物学通路存在于GenMAPP的MAPP文件中。MAPP文件需要时常下载更新。它包含有许多KEGG生物学通路，一些GenMAPP自己的生物学通路和许多GO分类的MAPP文件，全部操作简单明了。而且依靠其自带的MAPPBuilder和MAPPFinder两个软件，使用者可以自己绘制生物学通路和对MAPP文件进行检索。由于使用者可以自己绘制

8、生物学通路保存为MAPP格式，这个文件很小易于在网络上传播，所以GenMAPP数据库更有利于研究者之间的及时交流。由于上述特点，GenMAPP数据库及软件仍是现今免费平台里应用比较广泛的。2004年推出的PathwayMiner也是应用较为广泛的免费通路分析网络平台，由美国亚