差异表达基因分析5趋势性上调和下调基因分析6基因集功
差异表达基因分析技术及基因芯片在血液学研究中的应用
IPGI 综合运用了 SSH 与基因表达连续分析法的原理，是一种 SSH 的 改良法；含相同接头的双链 cDNA 由于两端有长序列的反向重复,可互 补形成“锅-柄”结构而不能扩增；而含不同接头的双链 cDNA 能与引物 配对而扩增。扩增后的 PCR 产物即可直接插入载体，经测序后与基因
断芯片，如肝癌及糖尿病诊断芯片；检测芯片，如商品检疫和病原检 测芯片。根据芯片上核苷酸的长度不同又可分为寡核苷酸芯片(oligo— chip)、cDNA 芯片(cDNA chip)和基因组芯片(genomic chip)。
基因芯片技术是在传统的 Southern blot 和 Northern blot 分析方法基 础上发展起来的，优越性在于可自动、定量、快速检测目的材料中成 千上万个基因的表达情况，在基因诊断、表达、突变和发现新基因、 多态性检测、基因组作图及各种病原体的诊断等生物医学领域中具有 重大应用价值，已应用于许多疾病的研究。近来有文献报道应用此技 术对白血病、恶性淋巴瘤等进行了基因表达研究[110,111]，现就 DNA 芯 片技术在恶性血液系统疾病研究中的应用进行简要介绍。
认整合步骤法及目前最为有效的基因芯片技术等。这些研究方法根据
其原理大体上分为 3 大类[106](表 2-1)。
表 l 差异表达基因研究方法
杂交的技术
PCR 的技术方法 测序的方法
Northen 斑点杂交 差异显示
表达序列标签
RNA 酶保护实验 代表性差异显示 基因表达系列分析
减数克隆
抑制性消减杂交 DNA 测序芯片
1 差异表达基因的分析技术
生物信息学中的基因表达分析方法使用教程
生物信息学中的基因表达分析方法使用教程简介：随着高通量测序技术的发展，生物研究中的基因表达分析变得越来越重要。
基因表达分析可以帮助我们理解基因在不同生物过程中的功能，并为疾病治疗提供新的见解。
在生物信息学中，有许多工具和方法可用于分析基因表达。
本教程将介绍几种常见的基因表达分析方法及其使用。
1. 数据预处理：首先，对于RNA-seq等测序数据，我们需要进行数据预处理，包括质量检测、去除接头序列、去除低质量序列、去除rRNA等。
这可以用一些流行的软件，如Trimmomatic或FastQC来实现。
在预处理数据之后，我们可以得到高质量的清洗测序数据，用于后续的分析。
2. 比对和定量：接下来，我们需要将清洗后的序列比对到参考基因组或转录本组装。
这可以使用一些流行的比对工具，如Bowtie、HISAT2或STAR来实现。
比对后，我们可以通过计算基因或转录本的reads覆盖度来确定基因或转录本的表达水平。
这可以使用一些工具，如HTSeq或featureCounts来实现。
3. 差异表达分析：差异表达分析是基于表达数据的统计学方法，用于识别在不同条件下表达水平差异显著的基因。
在差异表达分析中，我们需要对表达矩阵进行归一化处理，比如使用DESeq2或edgeR。
然后，我们可以使用t检验、Fisher's精确检验或Wilcoxon秩和检验等方法来确定差异表达基因。
最后，我们可以进行多重检验校正，如Benjamini-Hochberg过程，以控制误差率。
4. 功能富集分析：功能富集分析是一种将差异表达基因与生物学功能和通路关联的方法。
通过寻找在特定基因集中富集的通路和功能，我们可以获得关于基因表达变化的更多信息。
在功能富集分析中，我们可以使用一些工具，如DAVID、GSEA或Enrichr来进行富集分析。
5. 基因网络分析：基因网络分析是基于基因间相互作用而构建的网络，用于揭示基因之间的相互关系和功能模块。
差异表达基因识别之芯片分析
差异表达基因识别之芯片分析展开全文小伙伴们，今天给大家介绍的是生物信息学分析中最基础的差异表达基因的筛选。
筛选差异表达基因作为分析中最基础也是非常重要的一个环节，自然而然有多种筛选方法啦。
1 1、倍数法用倍数分析基因表达水平差异。
S1和S2是基因在两类样本中的表达值。
FC>1，表示基因上调FC<>对于倍数法确定阈值比较困难，分析中通常以2倍差异为阈值。
倍数法通常用于初步筛选差异表达基因。
1 2、t检验法t检验法可以判断基因在两种不同条件下的表达差异是否具有显著性。
零假设为基因在两种不同条件下的平均表达水平相等，与之对应的备择假设是不相等。
例如a是某基因在所有正常样本中的表达值，b是某基因在所有癌症样本中的表达值，在R中使用t.test(a,b)可以得到某基因在两类样本中是否有差异的P值，函数p.adjust()选择FDR或Benjamini & Hochberg等多种方法中的一个矫正P值，最后保留矫正后P值显著的基因即为差异表达基因。
1 3、方差分析方差分析可用于基因在两种或多种条件间的表达量的比较，它将基因在样本之间的总变异分解为组间变异和组内变异两部分。
组间变异体现了不同条件带来的基因表达的差异，组内变异体现了随机误差。
通过方差分析的假设检验判断组间变异是否存在，存在则表明基因在不同条件下的表达有差异。
R语言中使用函数aov()计算方差分析，summary()提取方差分析的信息。
1 4、SAM法进行统计学假设检验时，最后得出的推断结论不管是拒绝H0或是不拒绝H0，均可能发生错误，即I型错误或II型错误。
I型错误是无差异表达的基因判断为差异表达。
II型错误是差异表达的基因判断为无差异表达。
运用t检验和方差分析进行差异基因筛选时，存在多重假设检验的问题，或导致假阳性率（型错误）增大。
SAM方法纠正多重假设检验中的假阳性率。
计算相对差异统计量d:计算所有基因的d值，这些d值的分布应该独立于基因的表达水平。
基因差异性表达分析系列产品
基因差异表达分析试剂盒广泛应用于疾病诊断、药物筛选 和个性化医疗等领域，为精准医疗提供了有力支持。
基因差异表达分析软件
基因差异表达分析软件是一套用于处理和分析基因差异表达数据 的软件，能够实现数据预处理、差异表达分析、可视化等功能。
操作简便、易于使用
基因差异性表达分析系列产品设计人性化，操作简便，用户无需具备深入的专业 背景即可轻松上手。
提供详细的操作指南和技术支持，确保用户能够快速掌握实验流程和数据分析方 法，提高实验效率。
提供全面的解决方案
基因差异性表达分析系列产品不仅提供基因测序服务，还方案。
基因差异性表达分析系列 产品
• 产品概述 • 产品系列组成 • 产品技术原理 • 产品优势与价值 • 产品应用案例 • 产品展望与未来发展
01
产品概述
产品定义
基因差异性表达分析系列产品是 一种用于检测基因在不同条件或 状态下的表达差异的实验工具。
它通过比较不同样本之间的基因 表达水平，帮助研究人员发现与 特定生理或病理过程相关的基因
用户可以根据实际需求选择不同的产品和服务，实现定制 化、个性化的实验方案，满足不同领域的研究需求。
05
产品应用案例
疾病研究中的应用
总结词
基因差异性表达分析系列产品在疾病研究中发挥了重要作用，有助于深入了解疾病的发病机制和潜在治疗靶点。
详细描述
通过对正常组织和病变组织进行基因差异性表达分析，可以发现与疾病发生、发展相关的关键基因，揭示疾病的 分子机制。这些信息对于疾病的预防、诊断和治疗具有重要意义，有助于开发更有效的治疗方案和药物。
生物信息学中的差异表达分析技术
生物信息学中的差异表达分析技术随着高通量测序技术的快速发展，产生了大量高质量的生物信息学数据，差异表达分析技术应运而生。
生物信息学中的差异表达分析是基于基因组的比较，研究目标在不同状态下，基因表达量的变化。
差异表达分析技术通常用于研究因特定生物学条件而导致的生物体基因表达量的显著变化，也可用于分析基因芯片信号或测序数据之间的差异。
本文将介绍差异表达分析涉及的技术和方法。
基因表达谱的测定RNA测序技术可用于测定基因表达谱，它基于直接从RNA模板合成成DNA的原理，生成肽核酸, 再在高通量测序器中测序，然后将结果与已知的基因组进行比对。
RNA测序技术的优势在于提供了直接的基因表达量信息，包括转录本的相对丰度和可辨别性，缺点在于成本较高。
基因芯片是另一种用来测定基因表达量的方法。
它基于涂有特异性引物的固体芯片和荧光技术，鉴定并测量RNA样本中的基因表达量，具有较高的通量和准确性，但是需要一个已知的基因组模型来引导寻找和测量基因表达量。
数据处理和标准化数据处理和标准化是RNA测序和基因芯片等技术后续分析的第一步，包括去除低质量序列，修剪适配序列，以及比对到基因组的序列。
为了比较样本之间的基因表达量，必须使用标准化技术。
常见的标准化技术包括总RNA改变标准化，生成同位素标准物，全基因组中位数标准化和去除误差的回归标准化。
差异表达分析差异表达分析是基于RNA测序和基因芯片等技术后续分析的第二步，通常分为两个部分：表达分析和差异分析。
表达分析的主要目的是识别表达的转录本和其表达量，比如说在RNA测序数据中，常采用的是拟合模型，来根据不同的转录本区分不同的基因，以及为每个基因的表达计算一个模型中的样本的总和。
接下来，需要对不同样本的基因表达量进行差异分析。
以RNA测序为例，常用的方法包括基于计数的方法，基于阈值的方法，基于龙格-林特法的方法，基于贝叶斯网络的方法等，每种方法的特点和优点都不尽相同，需要根据具体的情况选择适合的方法。
生物信息学中的基因差异表达分析教程
生物信息学中的基因差异表达分析教程生物信息学是一门综合性的学科，结合生物学、计算机科学和统计学等领域的知识，致力于研究和分析生物大数据。
基因差异表达分析是生物信息学中的一个重要研究方向，它帮助我们了解基因在不同生物样本中的表达差异，从而揭示基因在生物体内的功能和调控机制。
本文将介绍基因差异表达分析的基本步骤和常用分析方法。
1. 数据获取基因差异表达分析的第一步是获取表达谱数据。
目前，公共数据库如GEO、TCGA、ENCODE等提供了大量的生物学实验数据，我们可以从这些数据库中下载需要的数据。
此外，还可以使用RNA-seq技术生成自己的表达谱数据。
2. 数据预处理在分析之前，我们需要对原始数据进行预处理。
这包括数据清洗、去除低质量的读数、去除rRNA等非编码RNA和抹平库大小差异等。
对于RNA-seq数据，通常还需要对原始测序reads进行碱基质量评估和去除接头序列。
预处理后的数据为下一步的分析做好准备。
3. 基因表达量估计在差异表达分析中，我们需要估计每个基因的表达量。
对于RNA-seq数据，可以使用软件如TopHat、HISAT2等进行reads比对，然后使用Cufflinks、StringTie等软件估计基因表达量。
对于芯片数据，可以使用MAS5、RMA等算法估计基因表达量。
4. 基因差异分析基因表达量估计后，就可以进行基因差异分析了。
差异表达分析可以帮助我们找到在不同样本中表达差异显著的基因。
常用的差异表达分析方法包括DESeq2、edgeR和limma等。
这些方法可以计算统计学上的显著性差异，并生成差异基因列表。
5. 功能富集分析差异表达基因的功能富集分析是了解这些基因在生物学过程中扮演的角色的关键步骤。
功能富集分析可以帮助我们发现差异显著的基因在分子功能、细胞组成和生物过程等方面的富集。
常用的功能富集分析工具包括DAVID、GSEA和Enrichr等。
6. 可视化和解释结果完成差异表达分析后，我们需要将结果进行可视化和解释。
差异基因表达
差异基因表达引言差异基因表达是指在不同组织、细胞类型或生理状态下，基因的表达水平存在显著差异。
通过研究差异基因表达，可以深入了解组织与细胞的功能及其在生理和疾病过程中的作用。
本文将探讨差异基因表达的原因、分析方法及其在生物学研究中的应用。
一、差异基因表达的原因差异基因表达的原因可以归结为两类：遗传因素和环境因素。
遗传因素包括基因座的多态性、突变等DNA序列的变异，以及基因调控元件（如启动子和增强子）的变化。
环境因素包括内外部环境的改变，如营养状态、感染、药物刺激等。
差异基因表达的遗传基础主要包括单核苷酸多态性（SNP）、拷贝数变异和结构变异等。
SNP是指基因组中单个核苷酸的变异，可能导致基因表达的差异。
拷贝数变异是指某一段DNA序列的重复拷贝数目的变化，可能导致基因的过量表达或缺失表达。
结构变异是指染色体上的大片段DNA序列插入、删除、重排等的变化，这些变化可能影响基因的转录和翻译过程。
环境因素对差异基因表达的影响主要通过调控基因的表达水平来实现。
一些环境因素如营养物质、药物和化学物质等可以直接作用于细胞并改变基因转录水平。
其他环境因素如感染和创伤则通过免疫系统的活化和细胞信号传导通路的改变来影响基因表达。
二、差异基因表达的分析方法差异基因表达的分析方法可以分为两大类：基于RNA测序的方法和基于芯片技术的方法。
基于RNA测序的方法是目前应用最广泛、最准确的差异基因表达分析方法。
该方法通过建立细胞或组织的转录组数据库，将不同样本中的RNA提取、逆转录合成cDNA，并进行高通量测序。
随后，利用生物信息学手段对测序结果进行比对、拼接和定量分析，最终得到差异基因的表达模式。
基于芯片技术的方法是早期使用较多的差异基因表达分析方法。
该方法通过将样本中的RNA提取、逆转录合成标记的cDNA，并将其与芯片上的探针序列杂交，利用荧光信号检测差异基因的表达水平。
芯片上的探针通常是特异性的DNA片段，可以与不同基因的RNA序列互补配对，从而实现对基因表达的检测。
差异基因表达
差异基因表达差异基因表达是指在不同生物体或不同组织、不同发育阶段、不同环境条件下，基因在转录和翻译过程中表达水平的变化。
这种差异使得生物体能够适应不同的环境和生理状态，并发挥出不同的功能。
差异基因表达的研究对于理解生物体的发育、适应和进化具有重要意义。
差异基因表达的研究主要通过基因表达谱分析来实现。
基因表达谱分析是指对不同样本中的基因表达情况进行比较和分析，以寻找差异表达的基因。
最常用的方法是基于高通量测序技术的RNA-seq和微阵列技术。
差异基因表达的发现不仅可以揭示不同生物体之间的差异，还可以帮助我们理解疾病的发生机制。
通过比较病人和正常人的基因表达谱，可以发现和疾病相关的差异基因。
这些差异基因可能是疾病的致病基因或潜在治疗靶点。
例如，通过对癌症组织和健康组织的基因表达谱进行比较，可以发现与癌症相关的差异基因，从而为癌症的诊断和治疗提供新的线索。
差异基因表达的研究还可以帮助我们理解基因调控网络的结构和功能。
基因调控网络是由一系列相互作用的基因和调控元件组成的复杂网络。
通过分析差异基因表达的调控网络，可以揭示基因间的相互作用关系和调控机制。
这对于理解生物体的发育和功能具有重要意义。
差异基因表达的研究不仅限于生物医学领域，还涉及到农业、生态学和进化生物学等领域。
例如，通过比较不同品种或不同环境条件下作物的基因表达谱，可以发现与产量、品质和抗性相关的差异基因，从而为作物改良提供新的思路和方法。
差异基因表达的研究对于理解生物体的发育、适应和进化具有重要意义。
通过分析差异基因表达，我们可以揭示基因调控网络的结构和功能，发现与疾病和重要农作物性状相关的差异基因。
差异基因表达的研究将为生物医学、农业和生态学等领域的科研和应用提供新的思路和方法。
差异表达基因分析5趋势性上调和下调基因分析6基因集功共68页文档
31、只有永远躺在泥坑里的人，才不会再掉进坑里。——黑格尔 32、希望的灯一旦熄灭，生活刹那间变成了一片黑暗。——普列姆昌德 33、希望是人生的乳母。——科策布 34、形成天才的决定因素应该是勤奋。——郭沫若 35、学到很多东西的诀窍，就是一下不要学很多。——洛克
差异表达基因分析5趋势性上调和下 调基因分析6基因集功
6、法律的基础有两个，而且只有两个……公平和实用。——伯克 7、有两种和平的暴力，那就是法律和礼节。——歌德
8、法律就是秩序，有好的法律才有好的秩序。——亚里士多德 9、上帝把法律和公平凑合在一起，可是人类却把它拆开。——查·科尔顿 10、一切法律都是无用的，因为好人用不着它们，而坏人又不会因为它们而变得规矩起来。——德谟耶克斯
《差异表达基因分析》PPT课件教学提纲
一般性的方法
选择一个统计量给基因排秩来证明表达有 差异 为排秩统计量选择一个判别值，在它之上 的值将被认为是显著的 前面一个部分更为重要，所以研究的较多， 方法也更多，后面那部分的方法稍微简单
重复芯片（replicates）M值
根据比率平均值或 对基因排序。 M值为 信号强度比值的log2值， 是任一特定基 因在重复序列中M值的均值。
双通道cDNA芯片数据分析用得较多
False Discovery Rate (FDR)
错误发现率是评估检验统计显著性的最有 力工具。统计学家都想用更符合统计学的 手段得到差异基因，具体说来就是想用假 设检验后赋予每个基因统计显著性或者P值， 使得每个基因的判别更有统计学上的意义。 为了达到这个目的，统计学家们常常用控 制错误发现率（False Discovery Rate） 的方法来判断差异基因。
这一排序法忽略了一个基因在重复实验中 的不同芯片上表达水平的差异程度。例如， 可能某一个基因在某一张芯片上M值很大， 但在其他芯片上M值很小，其实这条基因 并没有差异表达，但由于个别M值的影响， 从而显示出一个差异表达的特性，造成假 阳性。
T值排序
假如一个基因在几张重复芯片的M值都很 小，但是这些M值非常接近，所以s值也非 常小，这样可能会导致t值很大，从而会把 这个本没有差异表达的基因误认为差异表 达。
差异表达基因分析
单张cDNA芯片差异表达基因
差异表达基因分析
基因表达谱芯片实验的主要目的之一是发现两个 样本间差异表达基因。 通常采用基因在实验组和对照组中信号的比值作 为衡量基因在两种状态下基因的表达差异，在双 色荧光系统中，用Cy5/Cy3的比值来衡量基因的 表达差异，也称表达差异值。在Affymetrix等短 的寡核苷酸芯片中，采用单色荧光标记的方式， 实验组和对照组分别用两张芯片进行检测，表达 差异值即为两张芯片的信号比值。 噪声和芯片本身的一些因素以及生物学本身的特 点给筛选差异表达基因带来了很大的麻烦。必须 设定一个差异表达基因的判定标准。这个筛选的 标准就称为差异表达基因的阈值。
差异分析方法在基因表达调控中的应用前景
差异分析方法在基因表达调控中的应用前景摘要：基因表达调控是生物体中基因活动的核心过程之一，对于深入理解生物学现象、研究疾病机制以及药物研发具有重要意义。
差异分析方法作为一种能够鉴别基因表达差异的有效工具，已经在基因表达调控研究中得到广泛应用。
本文将探讨差异分析方法的应用前景，并介绍几种常见的差异分析方法及其优点。
引言：随着高通量测序技术的迅猛发展，生物学研究进入了一个数据爆炸的时代。
大量的基因表达数据需要加以分析和解读，以揭示基因表达调控的机制。
差异分析是其中重要的一环，能够帮助我们识别在不同条件下表达水平具有显著差异的基因，从而为生物学研究提供有力的指导。
差异分析方法：1. 基于统计学的差异分析方法基于统计学的差异分析方法是目前应用最为广泛的一种方法。
其中，t检验和方差分析是两种常见的统计学方法，可用于比较两组或多组样本之间的差异。
这些方法在小样本下表现出较高的准确性和稳定性，但对于大规模数据的分析效率较低。
2. 基于机器学习的差异分析方法随着机器学习技术的快速发展，基于机器学习的差异分析方法也得到了广泛应用。
这些方法通过构建分类器或回归模型，能够挖掘基因表达数据中的潜在模式和关联规则。
相较于传统的统计学方法，基于机器学习的差异分析方法在处理大规模数据时具有更高的效率和准确性。
3. 基于基因网络的差异分析方法基因网络表示了基因之间的相互关系，基于基因网络的差异分析方法能够考虑基因之间的相互调控关系。
这些方法通过构建基因调控网络，识别出在不同条件下表达差异较大的基因模块或关键调控因子。
基于基因网络的差异分析方法能够更全面地理解基因间的相互调控关系，为功能注释和生物网络分析提供了有力的支持。
应用前景：1. 生物学研究差异分析方法广泛应用于生物学研究中，可以帮助鉴定与疾病相关的关键基因和信号通路，并深入研究其功能和调控机制。
这对于疾病机制解析和药物研发具有重要意义。
2. 临床医学差异分析方法可以用于研究不同疾病之间的基因表达差异，进而为疾病的诊断和治疗提供新的方向。
基因的趋势分析与研究
基因的趋势分析与研究
基因的趋势分析与研究是指对基因的特征、演化和变异等方面进行研究，并试图找出其中的规律和趋势。
这样的研究有助于理解生物的进化过程、种群的遗传结构以及遗传疾病的发生机制等。
基因的趋势分析主要包括以下几个方面的研究：
1. 基因的变异趋势分析：研究不同个体之间基因的差异，包括单核苷酸多态性（SNP）、插入缺失等突变形式的分布情况和频率。
通过比较不同人群之间的基因变异趋势，可以揭示基因的演化路径和种群结构。
2. 基因组的演化分析：通过比较不同物种的基因组序列，研究基因的演化历程和变异趋势。
可以利用系统发生树、比较基因组学和分子钟等方法，揭示不同物种之间的亲缘关系和演化历史。
3. 基因型与表型的关联分析：研究基因型与表型之间的关系，包括基因对表型的影响、基因与环境之间的相互作用等。
可以通过基因关联分析、表达谱分析等方法，揭示基因对个体性状的影响和调控机制。
4. 基因调控网络分析：研究基因调控网络的结构和功能，包括转录因子、miRNA 等调控因子与靶基因之间的相互作用。
可以通过功能注释、拓扑结构分析等方法，揭示基因调控网络的演化变化和稳定性。
通过以上研究方法和技术手段，可以更全面地了解基因的结构、功能和演化等方面的特征，为生物学研究和医学应用提供重要的理论基础和实践指导。
基因上调和下调的意思
基因上调和下调的意思
基因上调和下调是指通过调节基因表达水平来改变细胞内特定基因的表达或生产物质的量，进而影响细胞的状态和功能。
基因表达上调指的是某种基因在细胞内的表达或生产物质的量增加，有促进改变的意思。
这通常是通过正向调控实现的，即促进基因转录成mRNA，从而增加基因表达水平。
与之相反的是基因表达下调，它指的是某种基因在细胞内的表达减少或者甚至停止表达。
这通常是通过负向调控实现的，即抑制基因转录成mRNA，从而降低基因表达水平。
在基因表达调控中，上调和下调的结果分别是使基因表达水平提高和降低。
其中，上调是正性调控，下调是负性调控。
这些调控机制对于维持细胞的正常功能和状态至关重要。
1分钟看懂差异表达基因结果
1分钟看懂差异表达基因结果想研究某现象的分子机制，老板豪气的来一句，先测个转录组吧，看下差异表达基因。
是否在心里窃喜，制个样就完事了，太easy有木有。
等大堆数据回来的时候，是不是傻眼了？从何下手挑选差异表达基因呢？今天就先来聊聊如何看差异表达基因数据，火山图，聚类图又怎么看。
1差异基因筛选方法那差异基因是如何筛选出来的呢？差异基因的筛选方法有很多，包括倍数法、T检验、F检验及SAM等。
下面简单介绍一下GCBI平台上用的倍数法和SAM法。
倍数法适用于没有生物学重复的样本，其计算基因在两个条件下表达水平的比值，确定比值的阈值，将绝对值大于此阈值的基因判断为差异基因。
SAM算法适用于有生物学重复的样本，通过对分母增加一个常量T 检验过程减小了假阳性发生的概率。
文献中报道，相较于其他算法，SAM算法更为稳定，筛选出的结果也更为准确。
2差异基因数据解读经过合适的差异基因方法筛选出的差异基因，结果一般分为两部分，数据+图形。
数据结果展示如下图所示（两分组）众多参数中，重点看三个。
p-value或q-value没有做生物学重复请跳过这一步。
p-value或q-value是统计学检验变量，代表差异显著性，一般p-value或q-value小于0.05代表具有显著性差异，但可根据具体情况适当调整。
因为p-value或q-value衡量地是某个基因假阳性的概率，如果p-value或q-value越低，那么挑选该基因出现假阳性的概率就越低，可验证性就越高。
两者具体的计算方法具体如下：那p-value、q-value同时存在时看哪个呢？SAM法只有q-value。
当两者同时存在时，可根据具体情况具体分析。
差异筛选是一个典型的多重假设检验过程，对于多重假设检验，单次检验中差异显著基因的假阳性率(p-value较小)可能会较大，而q-value和FDR值较常见的BH校正方法得到的FDR值而言，改进了其对假阳性估计的保守性。
基因差异表达的研究方法
基因差异表达的研究方法摘要寻找差异表达基因成为目前基因研究的一个非常重要的手段。
寻找差异表达基因的方法有消减杂交法、mRNA 差异显示、代表性差异分析法、基因表达的序列分析、抑制消减杂交、表达序列标签、cDNA微阵列、半定量PCR、定量PCR。
特综述以上各种方法的原理、方法过程、优缺点及其应用，随着科学技术的发展对差异表达基因的研究会更加完善。
关键词基因；差异表达；消减杂交；差异显示；研究方法在真核生物的生命现象中，从个体的发育、生长、衰老、死亡，到组织、细胞的分化、凋亡或肿瘤的恶化以及细胞对各种生物、理化因子的应答，本质上都涉及基因在时间上或空间上的选择性表达，即基因的差异表达。
基因的差异表达与组织、细胞的生物学性状和功能密切相关，成为生命科学的重要研究课题（潘美辉等，1997）。
比较不同细胞或不同基因型在基因表达上的差异，不仅是研究生命过程分子机制的基础，亦是分离克隆目的基因的前提（胡昌华，2001）。
寻找差异表达基因成为目前基因研究的一个非常重要的内容。
差异表达的基因通常用稳定状态下mRNA的丰度高低有无来比较。
差异表达基因有2个含义，即表达基因的种类改变和基因表达量的变化。
通过它能找到疾病不同阶段、不同状态下表达不同丰度的基因，从而为进一步研究打下基础。
分离和鉴定差异表达基因是了解各项生命活动和疾病分子调控机制的重要手段（梁自文，2001）。
笔者拟对目前现有的寻找差异基因的方法作一综述。
1消减杂交法（subtractive hybridization）消减杂交在1984年由Palmer和Lamer（Lamar EE et at.，1984）提出，其目的是分离出两类同源分子间差异表达的基因，关键是利用分子杂交原理去除共同序列，保留差异序列，通过PCR多次循环扩增而分离，从而能进一步研究其差异表达基因。
具体做法：首先以oligo-dT为引物，从tester中制备放射性标记的单链cDNA 文库。
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ABI SOLID3 system
• SOLID平台技术原理：
• SOLID是基于寡核苷酸连接和检测进行测序的技术。它以4色荧光标记 寡核苷酸的连续连接反应为基础，以双碱基编码技术为检测技术，对 单拷贝的DNA片段进行大规模扩增和备单分子模板：含有DNA模板的磁珠共价结合在
1.2转录组研究的重要性
转录组是连接基因组遗传信息与生物功能的蛋白质组的纽带，转 录水平的调控是最重要也是目前研究最广泛的生物体调控方式。 转录组的研究比基因组的研究能给出更高效的有用信息。 与基因组不同，转录组更有时间空间性。除了异常的mRNA降解 现象（如转录衰减）以外，转录组反映的是特定条件下活跃表达
2.3三种常见的测序平台
Illumina Genome Analyzer
• 专利核心技术“DNA 簇”和“可逆性末端终结”，达成自动化样 本制备及基因组数百万个碱基大规模平行测序。具有高准确性， 高通量，高灵敏度，和低运行成本等突出优势，可以同时完成传 统基因组学研究（测序和注释）以及功能基因组学（基因表达及 调控，基因功能，蛋白/核酸相互作用）研究。 Genome A短）的小片段， 并在两个末端加上接头（adapter）。 2） 桥式PCR产生DNA簇
2.1高通量测序优势？
价格比第一代大幅度降低 可扩展的高通量 需要样品量少 新颖的测序化学技术
单个或配对末端支持
2.2高通量测序技术的应用
重头测序(de novo sequencing) 重测序(resequencing) 全转录组测序(whole transcriptome resequencing) 小分子RNA测序(small RNA sequencing) 染色质免疫共沉淀测序(ChIP-seq)
• • • • • •
1.转录组 2.高通量测序 3.转录组数据分析 4.差异表达基因分析 5.趋势性上调和下调基因分析 6.基因集功能富集分析
1.1transcriptome
转录组（transcriptome）是指特定生物体在某种状态或某一生 理条件下，细胞内所有基因转录产物的总和，包括信使RNA 、核糖体RNA、转运RNA及非编码RNA；狭义上指所有 mRNA的集合。 从RNA层次研究基因表达的情况，即为转录组学（ transcriptomics），是研究细胞表型和功能的一个重要手段。
取准确的DNA序列信息。
• 2）工作流程：
3. GS FLX系统的技术优势和限制 1）读长优势：单个序列的读长平均可达到450个碱基左右；2）操作简便高效，不需建库、 克隆挑取、质粒提取等工作；3）分析结果快速、信息高通量，10小时的运行当中可获得
100多万个读长，读取超过4-6亿个碱基信息；4）应用广泛且稳定，测序结果一致性较高；5）
4.2卡方检验
• 条件：a.所有单元频数都不能等于零,b.要求样本含量应大于40且 每个格子中的理论频数不应小于5。当样本含量大于40但理论频数 有小于5的情况时卡方值需要校正，当样本含量小于40时只能用确 切概率法计算概率。 sampleA Genei Sum(genei) a c sampleB b d
3）测序反应
Illumina Genome AnalyzerIIx是一种基于单分子簇的边合成边测序 技术，基于专有的可逆终止化学反应原理。测序时加入带有4种荧 光标记的dNTP，每个碱基末端被保护基团封闭，每个循环只允许 单个碱基合成，经过扫描，读取该次反应后的荧光信号结果，该 保护基团被除去，下一个反应可继续进行，如此反复，得出碱基 的精确序列。
样的数据有效排除了看家非编码RNA的干扰，可以通过一次测序获
得一种细胞内几乎所有重要基因的表达参数。
转录组高通量测序的优势？
• 高通量、更精确的数字信号、无需已知序列、能够在单核苷酸水 平对任意物种的整体转录活动进行检测，在分析转录本的结构和 表达水平的同时，还能够发现未知转录本和稀有转录本，精确的 识别可变剪接位点以及cSNP（编码序列单核苷酸多态性），提供 最全面的转录组信息。
的基因
转录组的研究可以提供什么条件下什么基因表达什么信息，从而
推断相应未知基因的功能，揭示特定调节基因的作用机制
对转录本的定量可以了解特定基因的活性和表达量，用于疾病的 诊断和治疗
通过对转录组的研究，也让个性化医疗的目标，从共性转移到个
性，成为可能
1.3转录组研究的技术
主要包括如下三种：
(2)RNA 聚合酶II负责蛋白质编码基因和调控非编码RNA的转录，在
真核生物的不同生理和病理状态下表达量被严格调控，一直吸引着 各生命科学研究领域的重点关注，无比幸运的是，由RNA聚合酶II
生成的转录的末端均含有3’端多聚腺苷尾【3’poly（A）tail】。
转录组测序一般是对用多聚胸腺嘧啶（oligo-dT）进行亲和纯化的 RNA聚合酶II转录生成的成熟mRNA和ncRNA进行高通量测序。这
பைடு நூலகம்
/2
/2
4.1差异倍数法
• Fold change= log2(A/B)
Fold change = log2(A/B)
A：sampleA表达值 B：sampleB表达值
通常以1和-1为作为差异表达的阈值，判断基因是否差异表 达
• 倍数法是比较常用的一种方法，因为比较简单和直接。 • 但是，这种方法也是有其重大缺陷的。比如，在某个实验中，基 因表达水平的变化不大，如果选择判别阈值为2倍，则有可能找不 到几个差异表达的基因，假阴性率比较高。但如果是主观缩小判 断阈值，又有可能增大假阳性率。 • 这一方法没有考虑到差异表达的统计显著性。
SOLiD玻片表面。
（4）连接测序：上机测序，边连接边测序，获得SOLiD原始颜色序列。
• SOLiD系统特点 1）高准确度:双碱基编码检测技术在测序过程中对每个碱基判读两遍 ，从而减少原始数据错误，提供内在的校对功能。 2）高通量：单次运行可产生50GB的序列数据。 3）可扩展性
4）灵活性
5）运行时间较长，测序片段相对较小：单次运行时间长达7天，最 短3.5天。最长2*50bp。
2 • ᵡ =[(ad-bc)2(a+b+c+d)]/[(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)] • df=1
转录组前沿研究简介
• 单细胞转录组分析 • 转录组测序确定RNA结构 • 转录组测序在疾病中的应用
2.高通量测序
测序技术的发展 高通量测序技术（High-throughput sequencing）又称“第二代”测 序技术(“Next-generation” sequencing technology)，高通量测序 使得对一个物种的转录组和基因组进行细致全貌的分析成为可能 ，所以又被称为深度测序(deep sequencing)
1）基于杂交技术的微阵列技术；
2）基于Sanger测序法的SAGE (serial analysis of gene expression) 和
MPSS(multiple parallel signature sequencing)； 3）基于新一代高通量测序技术的转录组测序。
几种转录组研究所用技术的比较
MPSS(多重性平行定序)：
对于功能基因组研究非常有效，能在短时间内捕获细胞或组织内 全部基因的表达特征；对于鉴定致病基因并揭示该基因在疾病中 的作用机制等发挥了重要作用。 可以侦测到极为罕见的基因表现
1.4转录组测序
（1）RNA聚合酶I和III负责种类稀少、功能重要的看家非编码 RNA基因的转录，包括rRNA，tRNA，snoRNA，snRNA等。由这 两类RNA聚合酶转录的非编码RNA属于看家RNA，在各种生理和 病理状态下都被高水平转录，转录产物占细胞内RNA总量的95% 以上，不是生命科学研究前沿领域的主要关注对象
a、Solexa 测序专用的测序芯片（flow cell）表面连接有一层单链引物（Primer）, 单链状态的 DNA片断与芯片表面的引物通过碱基互补被一端固定在芯片上；
b、通过扩增反应使得单链 DNA成为双链 DNA；
c、双链再次变性后成为单链，其一端固定在测序芯片上，另外一端（5’或 3’）随 机和附近的另外一个引物互补，被固定住，形成“桥“(bridge)； d、在测序芯片上同时有上千万 DNA 单分子发生以上的反应；
e、c 中形成的单链桥，以周围的引物为扩增引物，在测序芯片表面再次进行 扩增，形成双链；
f、双链经变性成单链，再次形成桥，成为下一轮扩增的模板继续扩增反应； g、在反复进行 30 多轮扩增，每个单分子得到了 1000 倍扩增，成为单克 隆“DNA簇群”；
h、“DNA簇群”在Genome Analyzer IIx测序仪上进行序列分析；
技术灵敏度有限，对于低丰度的mRNA，微阵列技术难以检测，也无法
捕获到目的基因mRNA表达水平的微小变化。
SAGE(基因表达系列分析)：
可以全面了解特定组织或细胞类型中基因群体表达状态，它的显 著特点是能够大量获取基因组范围基因表达的类别与丰度，该技 术成功地应用于特异组织或细胞的转录组研究和mRNA群体间差 异表达基因鉴定。 缺点是需要大量的mRNA
（3）在ATP硫酸化酶的作用下，生成的PPi可以和APS结合形成ATP；在荧光 素酶的催化下，生成的ATP又可以和荧光素结合形成氧化荧光素，同时产生 可见光。通过CCD光学系统即可获得一个特异的检测峰，峰值的高低则和
相匹配的碱基数成正比。
（4）反应体系中剩余的dNTP和残留的少量ATP在Apyrase的作用下发生降解。 （5）加入另一种dNTP，使第2－4步反应重复进行，根据获得的峰值图即可读