生物信息学第二版基因表达数据ppt课件
生物信息学(第二版)
生物信息学（第二版）生物信息学是一门跨学科的学科，它结合了生物学、计算机科学、信息学以及统计学等多个领域的知识，旨在通过计算机技术和算法来分析生物数据，解决生物学问题。
随着生物技术的飞速发展，生物信息学在基因组学、蛋白质组学、代谢组学等领域发挥着越来越重要的作用。
第二版的生物信息学教材在第一版的基础上进行了全面升级和更新。
它不仅涵盖了生物信息学的基础知识，如生物序列分析、基因表达分析、蛋白质结构预测等，还增加了许多新的内容，如生物网络分析、系统生物学、生物医学大数据分析等。
第二版的生物信息学教材为读者提供了一个全面、深入、实用的学习资源，帮助他们更好地理解和应用生物信息学的知识。
无论您是生物学专业的学生，还是对生物信息学感兴趣的爱好者，这本教材都将为您提供宝贵的指导和帮助。
生物信息学（第二版）在生物信息学领域，第二版教材的推出不仅是对知识的更新，更是对教学理念的升华。
新版教材不仅关注生物信息学的基础理论和方法，更注重培养学生的实践能力和创新思维。
它通过引入最新的研究成果和技术进展，鼓励学生探索生物信息学的前沿领域。
教材的第二版还特别强调了跨学科的合作与交流。
在生物信息学的研究中，不同领域的专家需要紧密合作，共同解决复杂的生物学问题。
因此，教材中包含了大量跨学科合作的案例研究，让学生了解如何将生物学、计算机科学、数学和统计学等多学科的知识结合起来，以实现更高效的数据分析和生物学问题的解决。
第二版教材还注重培养学生的批判性思维和解决问题的能力。
它鼓励学生不仅要知道如何使用现有的生物信息学工具和技术，还要能够评估这些工具的适用性和局限性，以及如何根据具体问题设计和优化新的分析方法。
在实际应用方面，教材通过详细的案例分析，展示了生物信息学在疾病诊断、药物研发、个性化医疗等领域的应用。
这些案例不仅帮助学生理解生物信息学的实际价值，还激发了他们对未来可能的研究方向的兴趣。
生物信息学（第二版）随着生物科学和信息技术的高速发展，生物信息学作为两者的桥梁，其重要性日益凸显。
生物信息学中的基因表达数据分析方法
生物信息学中的基因表达数据分析方法在生物学研究中，基因表达数据的分析对于理解生物体内基因调控的机制和功能至关重要。
随着高通量测序技术的发展，基因表达数据的获取和分析变得更加容易和准确。
生物信息学中的基因表达数据分析方法主要包括差异表达分析、基因共表达网络分析以及功能富集分析等。
差异表达分析是基因表达数据分析的关键技术之一。
它可以识别不同基因在不同组织或条件下的表达量差异，从而帮助我们深入了解基因的功能和调控。
常用的差异表达分析方法包括基于计数数据的DESeq2和edgeR，以及基于表达量的limma等。
这些方法能够通过统计学模型和假设检验来识别不同基因的显著差异表达，并且考虑了多重比较校正和批次效应等因素的影响。
另外，基因共表达网络分析也是生物信息学中常用的方法之一。
它可以根据基因表达模式的相似性将基因划分为不同的共表达模块，从而发现基因之间的相互作用关系。
基因共表达网络分析能够帮助我们预测基因功能、发现新的基因调控模块以及揭示基因调控网络的结构和功能。
常用的基因共表达网络分析方法包括WGCNA和STRING等。
这些方法能够通过计算基因之间的相关性来构建基因共表达网络，并利用网络拓扑结构和模块发现算法来鉴定关键的共表达模块和核心基因。
此外，功能富集分析也是基因表达数据分析中重要的方法之一。
它可以识别差异表达基因集合中富集的生物学功能和通路，从而揭示基因集合在特定生物过程中的功能角色。
功能富集分析常用的方法包括基于基因本体论（Gene Ontology）的GO分析和基于KEGG通路的富集分析。
这些方法能够通过统计学假设检验来判断差异表达基因集合是否富集于特定的功能分类或通路，帮助我们深入了解基因的功能和生物学过程的调控机制。
此外，在基因表达数据的分析中，还有许多其他的方法可以用于发现和解释基因表达的模式和调控机制，比如聚类分析、GO/KEGG富集分析、差异表达基因的功能注释和生物学网络分析等。
这些方法的应用丰富了我们对基因表达数据的理解，并且为生物学研究提供了重要的信息。
生物信息学导论精品PPT课件
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概述
➢ 生物信息学往哪里去
表18-1生物信息学的过去、现在和将来
二十世纪90年代 的生物信息学
当前的生物信息 学
未来的生物信息 学
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主要内容
大规模基因组学与蛋白质组学的实 验数据形成的一级数据库及其相应 的分析方法与工具
由一级数据库分类、归纳、注释得 到的基因组学与蛋白质组学二级数 据库 （知识库）及其相应的分析方法与 工具
细胞和生物体的完全计算机表示
目的 了解单个基因和蛋白 质的功能与用途
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概述
➢ 生物信息学的起源
DNA自动测序构成过巨大的冲击，因为它曾经是各种生物学数据高通 量产出的前沿阵地。像表达序列标签（ESTs），单核苷多态性（SNPs）都 和基因序列密切相关。随后发展的研究基因表达模式（profile）的DNA微 阵列技术、用于探测蛋白质相互作用的酵母双杂交系统、以及质谱技术极 大地让生命科学类数据库飞速膨胀。结构基因组学方面的新技术还不能大 规模地产生数据，但它们正在导致蛋白质三维结构数据的增加。
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概述
➢ 生物信息学往哪里去
尽管最近十年来，高通量检测技术与信息技术的结合让人们认识了大 量的基因和蛋白质，但是和物理学、化学相比较，生物学仍旧是一门不成 熟的学科，因为对于生命过程，我们无法根据一般性原理做出像卫星轨道 那样精确的预测。随着数据的不断膨胀和知识的积累，也借助于生物信息 学，这种情形很有可能发生改变。
生物信息学导论
Introduction to Bioinformatics
Email: Tel:
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1
生物信息学教学培训课件PPT模板
03
数据处理
蛋白质样品中蛋白质 的分离过程。
使用质谱技术对蛋白 质进行鉴定和定量的 过程。
对质谱数据进行处理 和分析的过程。
8
代谢组学概述
01
代谢物是生物表现
代谢物可以反映生物体内的 代谢状态。
02
代谢组学研究内容
代谢物的筛选、特征鉴定和 定量分析。
03
代谢组学应用于诊 疗
为疾病的早期诊断和治疗提 供新的手段。
5
02
蛋白质组学和代谢组学
蛋白质组学概述
蛋白质组学定义及对象
研究蛋白质组成、结构、功能、互作、调控等方面的学科
蛋白质组学技术
包括质谱技术、蛋白质芯片技术、蛋白质互作组学技术等
蛋白质组学在疾病中应 用
Байду номын сангаас
用于疾病的早期诊断、病理机制的研究、药物研发等方面。
7
蛋白质组学分析技术
01
蛋白质分离
02
质谱分析
3
结果可视化
展示分析结果，并方便我们对结果进行观察和分析
14
04
生物信息学的应用和前景
生物信息学在基因治疗中的应用
01
基因治疗优势前景
用生物信息学进行基因治疗的设计和 优化，以达到最佳的治疗效果。
02
基因治疗限制
介绍基因治疗的安全性和有效 性的限制。
03
生物信息学在 治疗中应用
生物信息学可以监测和调控基因表达，以及 评估基因治疗的效果和安全性。
9
代谢组学分析技术
01
样品收集制备
介绍代谢组学分析技术中的样 品收集和制备过程
02
代谢产物检测分离
介绍代谢组学分析技术中的代 谢产物检测分离过程
生物信息学分析方法介绍PPT课件
目录
• 生物信息学概述 • 基因组学分析方法 • 转录组学分析方法 • 表观遗传学分析方法 • 蛋白质组学分析方法 • 生物信息学分析流程和方法比较
01
生物信息学概述
生物信息学的定义和重要性
定义
生物信息学是一门跨学科的学科，它利用计算机科学、数学和工程学的原理和 技术，对生物学数据进行分析、建模和解读，以揭示生命现象的本质和规律。
研究蛋白质的序列、结构 和功能，以及蛋白质相互 作用和蛋白质组表达调控 机制。
研究基因转录本的序列、 结构和表达水平，以及转 录调控机制。
研究基因表达的表观遗传 调控机制，如DNA甲基化 、组蛋白修饰等。
通过对患者基因组、蛋白 质组和转录组等数据的分 析，为个性化医疗和精准 医学提供支持。
02
基因组学分析方法
基因组注释
基因组注释是指对基因组序列中的各 个区域进行标记和描述的过程，包括 基因、转录单元、重复序列、调控元 件等。
注释信息可以通过数据库（如RefSeq、 GeneBank等）或注释软件（如GATK、 ANNOVAR等）获取。注释信息对于 理解基因组的生物学功能和进化关系 具有重要意义。
基因组变异检测
基因组变异检测是指检测基因组序列 中的变异位点，包括单核苷酸变异、 插入和缺失等。
VS
变异检测对于遗传疾病研究、进化生 物学和生物进化研究等领域具有重要 意义。常用的变异检测方法有SNP检 测、CNV检测等，它们基于不同的原 理和技术，具有不同的适用范围和精 度。
03
转录组学分析方法
RNA测序技术
利用生物信息学方法和算法，对 RNA测序数据进行基因融合检测， 寻找融合基因及其融合方式。
基因融合检测结果可以为研究肿 瘤等疾病提供重要线索，有助于 深入了解疾病发生发展机制。
生物信息学中的基因表达数据分析教程
生物信息学中的基因表达数据分析教程基因表达数据分析是生物信息学中的重要研究领域，它帮助我们理解基因在不同条件下的表达模式，揭示基因功能和调控机制。
本篇文章将为您介绍基因表达数据分析的基本流程和常用的方法。
一、基因表达数据基因表达数据是指基因在细胞或组织中的相对或绝对表达水平。
它可以通过不同的实验方法获得，如基因芯片（microarray）和高通量测序（high-throughput sequencing）技术。
这些技术产生的数据量庞大，需要通过生物信息学的方法进行分析和解释。
二、常用的基因表达数据分析方法1. 数据清洗和预处理基因表达数据分析的第一步是对原始数据进行清洗和预处理。
这包括数据质量控制、噪声去除、基因表达量的归一化和批次效应的去除等。
这些步骤有助于提高数据的准确性和可靠性。
2. 异常值检测在基因表达数据中，可能存在异常值或离群点。
这些异常值可能是实验误差、生物学变异或技术偏差导致的。
通过统计学和可视化方法，我们可以检测和处理这些异常值，以避免其对后续分析结果的影响。
3. 差异表达分析差异表达分析是基因表达数据分析的核心内容之一。
它可以帮助我们发现在不同生物条件下表达差异显著的基因。
常用的差异表达分析方法有t检验、方差分析、贝叶斯方法等。
这些方法可以对基因的差异表达进行统计检验，并筛选出差异表达显著的基因。
4. 功能富集分析功能富集分析可以帮助我们理解差异表达基因的功能和参与的生物过程。
通过将差异表达基因与公共数据库中的功能注释进行比较，我们可以发现这些基因所参与的通路、功能和生物过程。
常用的功能富集分析工具包括DAVID、GOstats、KEGG等。
5. 聚类和可视化聚类分析可以帮助我们将基因表达数据划分为不同的表达模式，从而揭示基因之间的关联和功能聚类。
常用的聚类方法包括层次聚类、k均值聚类、PCA等。
可视化还可以通过图表、热图和网络图等方式直观地展示基因表达模式和差异表达基因。
6. 基因网络分析基因网络分析可以帮助我们理解基因之间的相互作用和调控关系。
生物信息学(第二版)
《精要速览系列-先锋版生物信息学（第二版）》D.R.Westhead，J.H.Parish & R.M.Twyman科学出版社2004A生物信息学概述相关学习网站/inbioinformaticsB数据采集DNA,RNA和蛋白质测序1．DNA测序原理DNA中核苷酸的顺序是通过链式终止测序【也称为脱氧测序（dideoxy sequencing）或以发明人命名的Sanger方法】来确定。
2．DNA序列的类型基因组DNA，是直接从基因组中得到，包括自然状态的基因复制DNA（copy DNA, cDNA），通过反转录ｍＲＮＡ得到的重组DNA，包括载体序列如质粒，修饰过的病毒和在实验室使用的其他遗传元件等3．基因组测序策略散弹法测序（shotgun sequence）包括随机DNA片段的生成，通过大量片段测序来覆盖整个基因组克隆重叠群测序（clone contig）DNA片段用推理的方法亚克隆，并且进行系统的测序直到整个序列完成4．序列质量控制通过在DNA双链上进行多次读取完成高质量序列数据的测定可使用如Phred等程序对最初的跟踪数据（trace data）进行碱基识别和质量判断。
载体序列和重复的DNA片段被屏蔽后，使用Phred等程序将序列拼接成重叠群（contigs），剩下的不一致部分通过人工修饰解决5．单遍测序低质量的序列数据可以由单次读段（read）产生（单遍测序，single-pass sequencing）。
尽管不很准确，但单遍测序如ESTs和GSS s，可以低廉的价格快速大量的产生6．RNA测序因为有大量的小核苷酸（minor nucleotide）（化学改变的核苷）存在于转移RNA （tRNA）和核糖体RNA（rRNA）中，所以RNA测序不能像DNA测序那样直接进行。
需要用特殊的方法来识别被改变的核苷，包括生化实验，核磁共振谱（NRM spectroscopy）和质谱（MS）技术7．蛋白质测序蛋白质序列可以通过DNA序列推断得到，而RNA测序不能提供有关已改变残基或其他类型的翻译后蛋白质修饰（比如剪接或二硫键的形成）大部分蛋白质测序是通过质谱（MS）技术进行的基因和蛋白质表达数据1．全局表达分析RNA水平的分析中有效的方法是从RNA群体或cDNA文库中，甚至从序列数据库中进行序列采样。
基因表达数据分析
基因表达数据分析第8章基因表达数据分析基因芯⽚或DNA微阵列等⾼通量检测技术的发展，可以从全基因组⽔平定量或定性检测基因转录产物mRNA，获取基因表达的信息。
由于⽣物体中的细胞种类繁多，同时基因表达具有时空特异性，因此，基因表达数据要⽐基因组数据更为复杂、数据量更⼤、数据的增长速度更快。
基因表达数据中蕴含着基因调控的规律，可以反映细胞当前的⽣理状态，例如（？？）是否恶化、（？？）是否对药物有效等。
对基因表达数据的分析是⽣物信息学的重⼤挑战之⼀，也是DNA微阵列能够推⼴应⽤的关键环节之⼀。
基因表达数据分析的对象是在不同条件下，全部或部分基因的表达数据所构成的数据矩阵。
通过对数据矩阵的分析，回答⼀些⽣物学问题，例如，基因的功能是什么？在不同条件或不同细胞类型中，哪些基因的表达存在差异？在特定的条件下，哪些基因的表达发⽣了显著改变，这些基因受到哪些基因的调节，或者调控哪些其它的基因？哪些基因的表达是条件特异性的，根据它们的⾏为可以判断细胞的状态（正常或癌变）等等。
对这些问题的回答，结合其他⽣物学知识和数据有助于阐明基因的调控路径和基因之间的调控⽹络。
揭⽰基因调控路径和⽹络是⽣物学和⽣物信息学共同关注的⽬标，是系统⽣物学(Systems Biology，在附录中增加解释条⽬！)研究的核⼼内容。
⽬前，对基因表达数据的分析主要是在三个逐渐复杂的层次上进⾏：1、分析单个基因的表达⽔平，根据在不同实验条件下，该基因表达⽔平的变化，来判断它的功能，例如可以确定肿瘤类型特异基因。
采⽤的分析⽅法可以是统计学中的假设检验等。
2、考虑基因组合，将基因分组，研究基因的共同功能、相互作⽤以及协同调控等。
多采⽤聚类分析等⽅法。
3、尝试推断潜在的基因调控⽹络，从机理上解释观察到的基因表达谱。
多采⽤反⼯程的⽅法。
本章⾸先介绍基因表达数据的来源和预处理⽅法；然后介绍基因表达数据分析的主要⽅法，即表达差异分析和聚类分析；最后简单介绍从基因表达数据出发研究基因调控⽹络的⼀些经典模型。
基因表达 高中生物必修二教学课件PPT 人教版
四种脱氧核苷酸
四种核糖核苷酸
模板
DNA的两条链
DNA中的一条链
条件
模板、原料、ATP、酶
配对原则 T—A、 G—C
A—U、 C—G
特点
边解旋边复制，半保留复制 边解旋边转录
产物
两个双链DNA分子
一条单链mRNA
意义
复制遗传信息，使遗传信 传递遗传信息，为
息从亲代传给子代
翻译做准备
练习：
1、已知一段mRNA含有30个碱基，其中 A和G有12个，转录该段mRNA的DNA分 子中应有C和T的个数是（ D）
G
A A T C AA T AG U UA G UU AU
G
A A T C AA T AG U UA G UU AUC
G
DNA
A A T C AA T AG U UA G UU AUC
RNA
G
形成的 mRNA 链，DNA上的遗传信息就传递到mRNA上
mRNA在细胞核中合成 A A T C A A T A G DNA
A.12 B.24 C.18 D.30
2、细胞中不能合成蛋白质的是（C） A.胰腺细胞 B.肠黏膜细胞
C.成熟红细胞 D.白细胞
3、如图是DNA转录过程中的一个片段， 其核苷酸的种类有（C ）
—C—T—T—A—
—G—A—A—U— A.4种 B.5种 C.6种 D.8种
2 .翻译
mRNA在细胞核中转录形成，通过核孔进入细胞质， 在细胞质中再进行翻译
CUA
反密码子 注意：一种tRNA只能识别并转运一种氨基酸，
下面我们在看一下动画
重点；弄清基因中的碱基、RNA中的碱 基和蛋白质中氨基酸的数量关系
DNA
基因表达数据分析
第8章基因表达数据分析基因芯片或DNA微阵列等高通量检测技术的发展，可以从全基因组水平定量或定性检测基因转录产物mRNA，获取基因表达的信息。
由于生物体中的细胞种类繁多，同时基因表达具有时空特异性，因此，基因表达数据要比基因组数据更为复杂、数据量更大、数据的增长速度更快。
基因表达数据中蕴含着基因调控的规律，可以反映细胞当前的生理状态，例如（？？）是否恶化、（？？）是否对药物有效等。
对基因表达数据的分析是生物信息学的重大挑战之一，也是DNA微阵列能够推广应用的关键环节之一。
基因表达数据分析的对象是在不同条件下，全部或部分基因的表达数据所构成的数据矩阵。
通过对数据矩阵的分析，回答一些生物学问题，例如，基因的功能是什么？在不同条件或不同细胞类型中，哪些基因的表达存在差异？在特定的条件下，哪些基因的表达发生了显著改变，这些基因受到哪些基因的调节，或者调控哪些其它的基因？哪些基因的表达是条件特异性的，根据它们的行为可以判断细胞的状态（正常或癌变）？？？？等等。
对这些问题的回答，结合其他生物学知识和数据有助于阐明基因的调控路径和基因之间的调控网络。
揭示基因调控路径和网络是生物学和生物信息学共同关注的目标，是系统生物学(Systems Biology，在附录中增加解释条目！)研究的核心内容。
目前，对基因表达数据的分析主要是在三个逐渐复杂的层次上进行：1、分析单个基因的表达水平，根据在不同实验条件下，该基因表达水平的变化，来判断它的功能，例如可以确定肿瘤类型特异基因。
采用的分析方法可以是统计学中的假设检验等。
2、考虑基因组合，将基因分组，研究基因的共同功能、相互作用以及协同调控等。
多采用聚类分析等方法。
3、尝试推断潜在的基因调控网络，从机理上解释观察到的基因表达谱。
多采用反工程的方法。
本章首先介绍基因表达数据的来源和预处理方法；然后介绍基因表达数据分析的主要方法，即表达差异分析和聚类分析；最后简单介绍从基因表达数据出发研究基因调控网络的一些经典模型。
(生物信息学).ppt
生物信息学简介生物信息学是一门综合性学科，将计算机科学、统计学和生物学相结合，利用计算机技术和软件工具对生物学数据进行解析、处理和研究。
生物信息学在基因组学、蛋白质组学、转录组学等领域具有重要的应用价值，可以帮助我们更好地理解生物体内的分子机制和生物过程。
生物信息学的应用领域基因组学基因组学是研究整个基因组的结构、功能、进化和调控的学科。
生物信息学在基因组学中起到重要作用，可以通过生物信息学工具对基因组进行注释、比对、重构等分析。
基因组学的研究可以帮助我们理解基因的组织、表达和调控，以及基因与疾病之间的关系。
蛋白质组学蛋白质组学是研究细胞或生物体内所有蛋白质的表达、结构和功能的学科。
生物信息学在蛋白质组学中有广泛的应用，可以通过生物信息学方法预测蛋白质的结构和功能，对蛋白质相互作用网络进行建模和分析，以及对蛋白质组的表达、修饰等进行系统性的研究。
转录组学转录组学是研究细胞或组织中所有基因的转录活动的学科。
生物信息学在转录组学中发挥重要作用，可以通过分析转录组数据，如RNA测序数据，来研究基因的表达模式、调控网络和信号通路等。
转录组学的研究对于理解基因调控和细胞分化等生物过程具有重要意义。
比较基因组学比较基因组学是研究不同物种间基因组的结构、功能和进化的学科。
生物信息学在比较基因组学中起到关键作用，可以通过比对不同物种的基因组序列，寻找共同的基因、保守的序列和功能，从而揭示物种的进化关系和基因家族的起源演化。
生物信息学的工具和方法生物信息学依赖于各种计算工具和方法来分析和解释生物学数据。
以下是一些常用的生物信息学工具和方法的介绍：序列比对序列比对是生物信息学中常用的分析方法，可以用来比对不同序列之间的相似性和差异性。
比对结果可以用来推断序列的进化关系、功能和结构等。
常用的序列比对工具包括BLAST、ClustalW等。
基因注释基因注释是通过对基因组序列进行分析和解释，确定基因的位置、结构和功能的过程。
《生物信息学》PPT课件
完整版课件ppt
8
数据库
数据库格式：EMBL格式，GenBank格式， ASN.1格式，PIR/CODATA格式
生物信息学
生物信息学概述 生物信息数据库及其应用
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1
生物信息学(bioinformatics)是生物学与计算 机科学以及应用数学等学科相互交叉而形成 的一门学科。它通过对生物学实验数据的获 得、加工、存储、检索与分析，进而达到揭 示数据所蕴含的生物学意义的目的。
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2
生物信息学与生物计算
★ 各种数据库的建立和管理 ★ 数据库接口和检索工具的研制 ★ 研究新算法，发展方便适用的程序
完整版课件ppt
3
生物信息学与生物实验
★ 实验数据是生物信息学的基础 ★ 生物信息学的指导作用
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4
算法 图形学 图像识别 人工智能 数据库 统计学 计算机模拟 信息理论 语言学 机器人学 软件工程 计算机网络
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25
重要生物信息学中心简介
NIH：National Institute of Health NCBI：National Center of Biotechnology Institute NLM：National Library of Medicine / GenBank, Unigene , Refseq, dbSNP, OMIM
完整版课件ppt
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完整版课件ppt
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完整版课件ppt
【生物信息学第二版】基因表达数据分析
生物信息学
第五章 基因表达数据分析
苏州大学
沈百荣
首都医科大学 李冬果
第一节 引言
Introduction
基因表达组学与基因组学相比较 1.表达组信息是动态的； 2.表达组学的数据，更多的是数值分析； 3.转录组学中除了模式识别外，系统建模也十分重要。
真核生物基因表达的基本方式
基因表达调控示意图
疾病相关基因表达数据库
数据库名称
数据库内容
GENT
肿瘤组织与正常组织的表达数据
ParkDB
帕金森病的基因表达数据库
cMAP
小分子化合物对人细胞基因表达的影响
Anticancer drug gene 抗癌化合物的基因表达数据 expression database
CGED
癌症基因表达数据库（包括临床信息）
扰动实验条件，计算扰动后的基因表达的相对 差异统计量
计算扰动后的平均相对差异统计量
确定差异表达基因阈值 • 以最小的正值和最大的负值作为统计阈 值，运用 该阈值，统计在值中超 过该阈值的假阳性基因个 数，估计假阳性发现率FDR值。
调整FDR值的大小得到差异表达基因。
（五）信息熵
全局标化（global normalization） 假设： R=k*G 方法:
c=log2k：中值或均值
荧光强度依赖的标化（intensity dependent normalization） 为什么 方法: scatter-plot smoother lowess拟合
c（A）为M 对A 的拟合函数 标化后的数据
原位合成芯片
定性信息提取：P/A/M（Present/Absent/Marginal） 定量信息提取：基于探针集汇总后的基因水平的荧
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点样针依赖的标化（within-print-tip- group normalization） 为什么 一张芯片的不同区域运用不同的点样针点样，从而 引入点样针带来的系统误差。 method
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（2）染色互换实验（dye-swap experiment）的标化
MiSeq，Ion Torrent PGM
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二、Microarray技术与RNA-Seq技术的比较
1.RNA-Seq技术对没有已知参考基因组信息的非模式 生物，也可测定转录信息；
2.RNA-Seq技术可以测定转录边界的精度达到一个碱 基，RNA-Seq可以用来研究复杂的转录关系；
3.RNA-Seq可以同时测定序列的变异； 4.RNA-Seq背景信号很小，测定的动态范围很大。
7
基因表达测定方法RT-qPCR
8
近20年来三种不同高通量基因表达测定技术的应用趋势
9
高通量基因表达测定的应用实例 1.测定组织特异性基因表达 2.基因功能分类 3.癌症的分类和预测 4.临床治疗效果预测 5.基因与小分子药物、疾病之间的关联 6.干细胞的全能型、自我更新和细胞命运决定研究
10
全局标化、荧光强度依赖的标准化、点样针组内
标准化。
31
全局标化（global normalization） 假设： R=k*G 方法:
c=log2k：中值或均值
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荧光强度依赖的标化（intensity dependent normalization） 为什么 方法: scatter-plot smoother lowess拟合
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2.运用哪些基因进行标准化处理
芯片上大部分基因（假设芯片上大部分基因在不
同条件下表达量相同）
不同条件间稳定表达的基因（如持家基因） 控制序列（spiked control） •在不同条件下表达水平相同的合成DNA序列或外
源的DNA序列。
30
3. cDNA芯片数据标准化处理 （1）片内标化（within-slide normalization）方法
17
第三节 数据预处理与差异表达分析
Preprocessing of Microarray Data and Analysis of Differentially Expression Gene
18
一、基因芯片数据预处理
（一）基因芯片数据的提取
cDNA微阵列芯片荧光信号
Ratio (CH1I CH1B) /(CH 2I CH 2B)
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原位合成芯片
定性信息提取：P/A/M（Present/Absent/Marginal） 定量信息提取：基于探针集汇总后的基因水平的荧
光信号强度值
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（二）数据对数化转换
对芯片数据做对数化转换后，数据可近似正态分布
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（三）数据过滤 数据过滤的目的是去除表达水平是负值或很小的
数据或者明显的噪声数据。
16
疾病相关基因表达数据库
数据库名称
数据库内容
GENT
肿瘤组织与正常组织的表达数据
ParkDB
帕金森病的基因表达数据库
cபைடு நூலகம்AP
小分子化合物对人细胞基因表达的影响
Anticancer drug gene 抗癌化合物的基因表达数据 expression database
CGED
癌症基因表达数据库（包括临床信息）
14
RNA-Seq在基因表达的定量上准确性很高； RNA-Seq在测定技术上和生物上重复性很高； RNA-Seq的测定需要很少的RNA样本。 在应用上RNA-Seq技术对ISOFORM的测定和等位
基因的区分比芯片技术有很好的优势。
15
三、基因表达数据库
常用基因表达数据库名称
数据库内容
Gene Expression Omnibus （GEO）
目前最常用的基因表达数据（NCBI）
Expression Atlas SMD RNA-Seq Atlas GEPdb GXD EMAGE AGEMAP
欧洲生物信息学中心的基因表达数据库 Stanford基因表达数据库 正常组织的基因表达谱数据 基因型、表型和基因表达关系 老鼠发育基因表达信息 老鼠胚胎的时空表达信息 老鼠老化的基因表达数据
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（2）k近邻法 选择与具有缺失值基因的k个邻居基因 用邻居基因的加权平均估计缺失值 参数 • 邻居个数 • 距离函数
26
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（3）回归法
28
（五）数据标准化
1.为什么要进行数据标准化:存在不同来源的系统误差
染料物理特性差异（热光敏感性，半衰期等） 染料的结合效率 点样针差异 数据收集过程中的扫描设施 不同芯片间的差异 实验条件差异
1
生物信息学
第五章 基因表达数据分析
2
第一节 引言
Introduction
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基因表达组学与基因组学相比较 1.表达组信息是动态的； 2.表达组学的数据，更多的是数值分析； 3.转录组学中除了模式识别外，系统建模也十分重要。
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真核生物基因表达的基本方式
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基因表达调控示意图
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基因表达的时空性
• 过闪耀现象 • 物理因素导致的信号污染 • 杂交效能低 • 点样问题 • 其他
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（四）补缺失值
1.数据缺失类型 非随机缺失
基因表达丰度过高或过低。
随机缺失
与基因表达丰度无关，数据补缺主要针对随机缺
失情况。
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高表达基因的数据缺失
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2.数据补缺方法 （1）简单补缺法
missing values = 0 expression missing values = 1 expression （arbitrary signal） missing values = row （gene）average missing values = column （array）average
7.动植物的发育研究 8.环境对细胞基因表达的作用 9.环境监测 10.物种的繁育
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第二节 基因表达测定平台
与数据库
Microarray Platform and Databases
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一、基因表达测定平台介绍
1.cDNA 芯片 2.Affymetrix芯片 3.下一代测序技术技术如：Roche-454, Illumina