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时间:2018-11-06
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1、差异共表达分析DCGL宣传画册目前,对基因的表达数据分析方法众多,常规的如差异表达基因对比、聚类等,但越来越多的研究认为只是寻找在不同条件下表达量有显著差异的基因并不能准确地反映出基因间的共同作用关系,而找出一组在不同状态下基因间表达谱有相同性质、共同协作的基因群更能核心的反映出不同条件下基因间的相互作用关系,即差异共表达基因。分析差异共表达基因的工具也各有千秋,我运用了R语言中分析差异共表达网络的数据包DCGL进行差异共表达分析。通过对疾病芯片数据的预处理及综合整理,利用R软件的DCGL包对数据进行计算,得到差异共表达基因(DCGs)和差异共表达关系(DCLs)数据(图2)。然后,我们对这
2、些数据分别进行生物信息学分析。主要的分析方法有:差异共表达基因的功能富集分析(图1)、差异共表达关系与已知转录调控关系的overlap分析(表1)、构建差异共表达调控网络分析及疾病重要潜在基因的分析(图3)等等。本流程中涉及的软件或者工具有:R软件、Perl、DAVID工具、cytoscape软件等;涉及的数据库有:NCBIGEO、TRANSFAC、KEGGPATHWAY等;涉及的R语言包有:Affy、limma、DCGL等。本流程可以分析的内容包括:1._____________________________________________________________________
3、___上海丰核www.microsci.comSCI论文发表,基金申请,实验外包4000-331-887疾病:例如各种癌症,例如肝癌、胃癌、肺癌、乳腺癌等等;皮肤科疾病;儿科疾病;消化科疾病;心血管脑血管疾病;眼科疾病等等。1.药物处理:例如某种药物处理样本前后分析。2.其他方向:部分植物病变等。DCGL分析流程图________________________________________________________________________上海丰核www.microsci.comSCI论文发表,基金申请,实验外包4000-331-887图1差异共表达基因(DCGs)的显著性代
4、谢通路。横坐标代表富集的基因个数,纵坐标代表代谢通路的名称。表1DCLs中包含的已知的转录调控关系TFTargetcor.1cor.2cor.diffFLI1CDKN1A-0.5931016120.7010606231.294162235ETS2PLAU7.12E-01-0.5134132111.225511357HIF1ANR4A10.79000137-0.4326707771.222672148PPARGATP2A20.448097377-0.7213086571.169406033LEF1VIM0.484138641-0.6056842981.089822939____________
5、____________________________________________________________上海丰核www.microsci.comSCI论文发表,基金申请,实验外包4000-331-887ETS2JUNB0.735807964-0.3374065321.073214496ETV4VIM0.485632699-0.4912088150.976841514JUNDPLAU6.27E-010.0381429720.588792142ETS2MMP90.6195963430.052900160.566696183VDRCDKN1A0.4977624620.0343281
6、930.463434268注:TF指转录因子,Target指Targetgene,cor.1,cor2分别代表TF和Gene的最大绝对相关系数(maxabsolutecorrelation)。cor.diff指cor.1与cor.2差的绝对值。________________________________________________________________________上海丰核www.microsci.comSCI论文发表,基金申请,实验外包4000-331-887图2.差异共表达基因的最大绝对相关系数与相关系数比率关系散点图图3转录调控网络图。图中菱形代表TF,圆形代表Ta
7、rgetgene,黄点代表差异共表达基因,粉点代表非差异共表达基因,红边代表DCLs中包含的3个关系对,黑边代表已知的转录调控关系对________________________________________________________________________上海丰核www.microsci.comSCI论文发表,基金申请,实验外包4000-331-887参考文献:1.Lee,H.K.,eta
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