基于 DNA 微阵列的基因表达数据管理和分析
组织微阵列技术
组织微阵列技术组织微阵列技术是一种高通量的基因表达分析方法，它可以同时检测成千上万个基因的表达情况。
本文将从以下几个方面详细介绍组织微阵列技术的原理、流程、数据分析及应用。
一、原理组织微阵列技术是基于DNA杂交原理的。
首先，将RNA提取出来，然后将其转录成cDNA，并标记上荧光染料。
接着，在芯片上固定一系列有代表性的DNA探针，并将标记好的cDNA与之杂交。
最后，通过检测荧光信号来确定每个探针对应基因的表达水平。
二、流程1. RNA提取：从样品中提取总RNA，并进行质量和纯度检测；2. cDNA合成和标记：使用反转录酶将RNA转录成cDNA，并使用荧光染料标记；3. 杂交：将标记好的cDNA与芯片上的探针进行杂交；4. 荧光信号检测：通过扫描仪检测芯片上每个探针对应位置的荧光信号；5. 数据处理和分析：对原始数据进行预处理、归一化和差异分析等，得到差异表达基因列表。
三、数据分析数据分析是组织微阵列技术中至关重要的一环。
主要包括以下几个方面：1. 数据预处理：对原始数据进行背景校正、去噪声和标准化等处理，以提高数据质量；2. 差异分析：通过比较不同组别的样品之间的基因表达水平，筛选出差异表达基因；3. 生物信息学分析：对差异表达基因进行生物信息学分析，如GO富集分析、KEGG通路分析等，以进一步了解其功能和调控网络；4. 数据可视化：将结果可视化展示并呈现出来，如热图、散点图、折线图等。
四、应用组织微阵列技术在许多领域都有广泛的应用。
以下是一些典型应用：1. 基因表达谱研究：通过比较不同组别的样品之间的基因表达水平，了解某个生物过程或疾病发生机制；2. 药物筛选：通过检测药物对基因表达谱的影响，筛选出有潜力的药物靶点或药物组合；3. 个性化医疗：通过检测患者基因表达谱的差异，为患者提供个性化的治疗方案；4. 农业生物技术：通过检测作物基因表达谱的变化，筛选出具有优良性状的品种或杂交组合。
总之，组织微阵列技术是一种高通量、高灵敏度、高精度的基因表达分析方法，已经在许多领域得到了广泛应用。
基因表达差异的分析方法研究
基因表达差异的分析方法研究基因表达差异是指在不同生物或不同条件下，对同一基因进行的表达实验中，所测得的表达量之间的差异。
对基因表达差异的研究可以帮助我们更好地理解基因功能和调控机制，并为疾病的诊断和治疗提供新的思路和方法。
接下来，将介绍一些基因表达差异分析的方法。
1. 微阵列技术微阵列技术是最早被用于基因表达差异分析的方法之一。
该技术利用DNA芯片上固定的互补DNA序列与待测RNA样品进行杂交，测定样品中各个基因的表达水平。
具体操作步骤包括：样品采集、RNA提取、标记、杂交与扫描等多个步骤。
虽然微阵列技术具有高通量、高灵敏度和高精度等优点，但也存在着成本高、样品处理复杂和标记的局限性等问题。
2. RNA测序技术随着二代测序技术的发展，RNA测序技术已成为一种常用的基因表达差异分析方法。
RNA测序技术利用高通量测序平台对RNA样品进行测序，可以对基因的转录和剪切等过程进行全面的检测和定量。
与微阵列技术相比，RNA测序技术不需要依赖于基因组序列信息，同时还可以检测未知序列和新基因的表达情况。
但RNA测序技术也存在着不同的测序深度和质量、样品处理和分析方法等影响分析结果的因素。
3. 质谱技术质谱技术是一种基于蛋白质组学的方法，也可以用于基因表达差异的分析。
该技术主要包括两个步骤：蛋白质消化和质谱分析。
在蛋白质消化步骤中，蛋白样品被加入胰酶等酶类，将多肽生成后进行分离。
在质谱分析中，分离后的多肽样品被注入质谱仪，得到其质量和放电荷比例的信息。
由此可以推断出蛋白的氨基酸组成和序列等信息。
质谱技术的优点包括定量、选择性和灵敏度高，同时可以进行定量分析和鉴别分析。
4. 基因编辑技术随着基因编辑技术的发展，我们还可以通过CRISPR-Cas等技术对基因表达差异进行分析。
在这种方法中，我们可以将CRISPR-Cas系统引导的RNA处理后注入细胞内，选择性地打靶并对目标基因进行编辑，从而直接体现基因在表达水平上的变化。
采用DNA微阵列技术对癌症的分子分型研究
采用DNA微阵列技术对癌症的分子分型研究近年来，癌症的发病率越来越高，已经成为全球范围内的顽疾。
传统的癌症治疗方式主要依靠手术、放疗和化疗等传统治疗手段，虽然已经取得了一定的成效，但是治愈率并不高，而且常常会带来一系列副作用。
因此，研究癌症的分子机制，以及寻找更为有效和安全的治疗手段，已成为当前癌症研究的重要方向。
而DNA 微阵列技术作为一种先进的检测技术，已经被广泛应用于癌症分子分型的研究中。
DNA微阵列技术是一种基于高通量平台的基因表达分析技术，其原理是通过将目标DNA分子固定在薄膜上，并使用荧光标记的探针来检测其杂交过程中的荧光强度变化，从而实现对基因表达谱的分析。
这项技术能够同时检测上千种基因的表达状态，并进行全面的生物信息分析，在研究基因的调控机制、疾病的诊断和治疗等方面具有广泛的应用前景。
在癌症的分子分型研究中，DNA微阵列技术是一种非常有效的手段。
通过对肿瘤细胞和正常细胞的基因表达谱进行比较分析，可以发现不同癌症类型之间的分子特征，为癌症的诊断和治疗提供新的思路。
例如，通过对不同乳腺癌患者的基因表达谱进行分析，可以将乳腺癌分为4个亚型，每个亚型在分子特征和临床治疗方案上都有所不同。
此外，DNA微阵列技术还可以研究癌症发生和发展的分子机制。
如通过分析肿瘤细胞的基因表达谱，可以发现哪些基因的调控异常，影响了肿瘤细胞的增殖、转移和耐药性等关键生物学特征。
这些分子机制的研究，对临床治疗方案的制定和药物研发都具有重要的意义。
此外，DNA微阵列技术还可以发现新的癌症标志物。
例如，一些癌症在早期时并没有明显的症状，容易被忽视。
如果可以发现一些特异性的标志物，就可以在早期对癌症进行预警，从而更好地开展预防和早期治疗。
DNA微阵列技术可以通过分析不同癌症患者的血液、尿液等体液样本，寻找特异性的基因表达谱，从而找到新的标志物，为早期癌症的预警和治疗提供有力的支持。
虽然DNA微阵列技术在癌症分子分型研究中已经取得了显著的进展，但该技术也存在一些挑战。
基于文本挖掘的DNA微阵列表达数据方法研究
［ ｂｔａｔＤ Ａ ｍｃｏｒ ｙ ｄｖｌｐｄｉ ｒｃｎ ｙａｓｉａｔｃｎｑｅｕｅ ｎｓ ｄ ｆｕｃｏａ ｇｎｍｃ， Ａ ｓｒｃ］ Ｎ ｉｒ ｒ ，ｅｅ ｅ ｎ ｅｅｔ ｅｒ， ｈｉｕ ｓｄｉ ｔ ｙｏ ｆｎｔｎｌ ｅｏ ｉｓ ａａ ｏ ｓ ｅ ｕ ｉ
ａｄｃｎｂ ｓｄｔ ｅ ｔ ｒｌ ｅ ｎ ｔ ｎ ｅ ｅ ｎ ｈ ｉ ｅｐｅｓ ｎ ｃｎ ｏ ｎ ｔｏｋ ｔｇｎ ｍｃ ｖｌｔ ｓ ｎ ａ ｅｕｅ ｉ ｎｉ ｅ ｔｄｆ ｃｉ ａ ｇｎ ｓａｄ ｔｅ ｘ ｒｓｉ ｏ ｔ ｌ ｅ ｒｓａ ｅ ｏ ｉ ｌ ｅ， ｕ ｏｄ ￣ ａ ｕ ｏｌ ｒ ｏ ｒ ｗ ｓｅ ｈ
语 言处理 、 于关联规 则挖掘 ， 于模式识别的 ４种分析方法。基于文本挖掘 的 Ｄ Ａ微 阵列技 术 ， 基 基 Ｎ 有利于发现基 因或蛋 白质
之 间的相 互作 用关系， 自动识别生物学名词， 高数据分析效率等。 提
［ 关键词 ］ Ｎ Ｄ Ａ微 阵列 ； 文本挖掘 ； 聚类分析 ； 文献轮廓 ； 关联规则 ； 自然语 言处理 ； 模式识别 ［ 中图分 类号 ］ ２ Ｏ； １ Ｇ ５ Ｒ３ ９ ［ 文献标志码 ］ Ａ ［ 文章编号 ］６ １ ３８ （０ ０ ０ — ０ １ ０ １７ — ９ ２ ２ １ ）５ ０ １— ５
基于矩阵变换层次聚类在基因表达数据分析中应用研究
基于矩阵变换的层次聚类在基因表达数据分析中的应用研究摘要：随着基因测序技术的不断发展和完善，基因芯片技术逐渐成熟，产生了大量可供分析的基因表达数据，使得研究和比较大量基因成为了可能。
聚类分析能够检测出表达谱相似的基因群，将基因表达谱相似程度高的基因划分到同一类中，从而识别出未知功能的基因，是目前研究基因表达数据使用的主要技术之一。
本文在对基因表达数据分析方法的研究基础上，采用了一种改进的、基于矩阵变换的基因表达数据层次聚类（nhc）方法，用于改善聚类效果。
关键词：层次聚类；基因芯片；基因表达数据中图分类号：q786 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2012）24-0046-031 引言生物信息学是20世纪80年代末兴起的新学科，他是涉及数学、生物学、计算机科学和工程学的交叉学科，是一门理论和实践相结合的学科。
基因芯片技术为生物信息学中的一项非常重要的前沿技术，该技术产生于20世纪90年代。
随着基因测序技术的发展，果蝇、小鼠、线虫等生物基因测序的完成，以及人类基因组计划的顺利进行，基因序列数据正在以前所未有的速度迅速增长。
生物信息学已经进入了一个全新的时代，确定每条基因在整个生物体的发育和活动中所起的调控功能，揭示成千上万基因间的相互作用关系已经为人类基因组计划研究的重点，人类基因组计划从此进入了后基因时代。
此时，需要一种能够监测基因行为变化的技术，使研究者能够同时监测不同发育阶段、不同组织、不同健康状态下的基因表达情况。
传统的实验技术此时已经无法满足这种需求了，于是基因芯片技术应运而生，为分析基因功能提供了一个十分理想的技术平台。
它能同步研究大规模基因在各种不同生理状态下的表达状况，使得同时研究和比较大量基因的功能和特性成为可能。
近年来，数据挖掘作为知识发现的重要手段已经在越来越多的领域得到广泛地应用。
在生物信息学领域，也已有多种数据挖掘技术应用于基因表达数据分析。
由于聚类分析能够根据基因之间的相似程度将基因表达谱相似程度高的基因划分到同一子类，识别出表达谱相似的基因群，从而使研究者可以通过抑制基因或者结合特征数据来对功能未知的基因进行研究，在基因表达数据分析中得到的广泛应用。
基于微阵列的比较基因组分析
微阵列芯片（Microarray）以高密度阵列为特征。
其基础研究始于20世纪80年代末，本质上是一种生物技术，主要是在生物遗传学领域发展起来的。
微阵列分为cDNA微阵列和寡聚核苷酸微阵列.微阵列上"印"有大量已知部分序列的DNA探针,微阵列技术就是利用分子杂交原理,使同时被比较的标本(用同位素或荧光素标记)与微阵列杂交,通过检测杂交信号强度及数据处理,把他们转化成不同标本中特异基因的丰度,从而全面比较不同标本的基因表达水平的差异.微阵列技术是一种探索基因组功能的有力手段.其发展契机主要来自于现代遗传学的一些重要发现，并直接收益于该领域的某些重要研究成果，即在载体上固定寡核苷酸的基础上以杂交法测序的技术。
因此发展早期，微阵列芯片有时被通俗的称为“生物芯片（Biochip）”，目前媒体和科普读物中仍然常用该名称。
微阵列芯片经过近十年的主要发展期，国内外学术界渐渐采用名称Microarray（微阵列芯片），而Biochip（生物芯片）由于这名称容易混淆微阵列芯片和微流控芯片，渐渐该领域用的越来越少了。
比较基因组杂交技术比较基因组杂交（comparative genomic hybridization,CGH）是自1992年后发展起来的一种分子细胞遗传学技术，它通过单一的一次杂交可对某一肿瘤整个基因组的染色体拷贝数量的变化进行检查。
其基本原理是用不同的荧光染料通过缺口平移法分别标记肿瘤组织和正常细胞或组织的DNA制成探针，并与正常人的间期染色体进行共杂交，以在染色体上显示的肿瘤与正常对照的荧光强度的不同来反映整个肿瘤基因组DNA表达状况的变化，再借助于图像分析技术可对染色体拷贝数量的变化进行定量研究。
CGH技术的优点：1.实验所需DNA样本量较少，做单一的一次杂交即可检查肿瘤整个基因组的染色体拷贝数量的变化。
2.此法不仅适用于外周血、培养细胞和新鲜组织样本的研究，还可用于对存档组织的研究，也可用于因DNA量过少而经PCR扩增的样本的研究。
基于微阵列数据分析的癌症诊断
自从人类基因组计戈开展以来， ８ 生命科学取得了极 大的发展。 功能基因组织的研究重点之一就是寻找与疾 病相关基因的功能 ， 通过基因表达的研究实现疾病的诊 断和基因治疗。 利用微阵列基因表达谱数据的分析来检
用最为广 “ ，根据基因表达数据集如何建立有效的癌 症识别模式 ， 以预测样本的癌症类型 ， 在基于微阵列基
Ｘｕ ｈ ｕ Ｊａ ｇ ｕ２ １ １ ， ｉａ ｚ ｏ ， ｉｎ ｓ ２ １６ Ｃｈｎ ）
Ａｂｓｒ ｔ ｍ ａｌ ａ ｌ ｎ ｉｈｄｍ ｅ ｓｏ ｌ ｈ ｅｔ ｒｓｏ ｇ ｎ ｘ ｒｓｉｎ ｗｈｃ ｓ ｌ ｎ ｒｄ ｎ ａ ｔ ｅ ｅ ． ｌｎｙ ｏ ｔａｃ：Ｓ ｌｓ ｍｐ ｅａ ｄｈｇ ｉ ｎ ｉｎａｅｔｅｆａｕ ｅ ｆ ｅ ｅｅ ｐ ｅｓｏ ， ｉｈｒ ｕｔ ｅ ｕ ｄ ｎ ｇ ｎ ｓ Ｐｅ ｔ ｆ ｅ ｓｉ ｒｄ ｎ ａ ｔ ｅ ｅ ｌ ｎ ｔｏ ｌ ｅ ｕ ｅｔｅｄａ ｎ ｓｓａ ｃ ｒｃ ， ｕ ｌｏｗ ｉ ｃｅ ｓ ｅｃ ｍ ｐ ｔｔ ｎ ｂ ｒ ｅ ． ｅｅ ｏｅｉ ｉ ｅ ｕ ｄ ｎ ｎ ｓｗｉ ｏ ｎｙ ｒｄ ｃ ｈ ｉｇ ｏ ｉ ｃ ｕａ ｙ ｂ ｔａｓ ｌ ｉ ｒａ ｅｔ ｏ ｇ ｌ ｌｎ ｈ ｕａｉ ｕｄ ｎ Ｔｈ ｒ ｆｒ ｏ ｔ ｓ ｎ ｃ ｓａ＇ ｔ ｅ ｃ ｅａｅ ｅ ｅ ｒ ｖ ａ ｃ ｒｄａ ｎ ｓｓａ ｃ ｒ ｃ ． ｎｏ ｄ ｒｔ ｏｖ ｈ ｇ － ｉ ｅ ｓｏ ａ ｒｂ ｅ ｔｅ ｅ ｅ ｓｌ ｏ ｓ ｌ ｔｒｌｔｄ ｇ ｓｔ ｉ ｏ ｅｃ ｎ ｅ ｉｇ ｏ ｉ ｃ ｕａ ｙ Ｉ ｒ ｅ ｏ ｓ ｌｅｔｅｈ ｈ ｄｍ ｎ ｉｎ ｌ ｏ ｌｍ， ｙ ｅ ｎ ｏ ｍｐ ｉ ｐ ｈ
因表达数据的癌症检测中具有非常重要的地位。 现有的 癌症识别算法各有优缺点， 没有哪一种算法有绝对的压 倒性优势。目前很多的研究人员采用分类的方法建立诊 断模型，其中将 Ｓ Ｍ 应用于癌症诊断的应用比较多。 Ｖ 然而分类的方法是一种监督学习方法， 需要采用训练样 本来构造判别函数， 函数构造的好坏直接影响最终的诊
DNA微阵列数据分析及蛋白质相互作用网络研究的开题报告
DNA微阵列数据分析及蛋白质相互作用网络研究的
开题报告
一、研究背景和意义
现代生命科学研究中，DNA微阵列技术已成为分析基因组结构和功能的重要手段之一，广泛应用于基因表达、疾病诊断和预测等领域。
蛋白质相互作用网络是生物信息学的研究热点之一，也是研究蛋白质间相互作用和生物化学过程的关键方法之一。
本研究旨在进行DNA微阵列数据分析，探究关键基因和生物过程，并构建蛋白质相互作用网络，以期为生物信息学研究提供理论和实践指导。
二、研究内容和方法
本研究主要采用如下方法：
1. DNA微阵列数据分析
利用R和Bioconductor等相关软件，分析DNA微阵列数据，筛选关键基因并进行生物信息学分析，以揭示差异表达基因、功能富集和通路分析等信息。
2. 蛋白质相互作用网络构建
基于已知的蛋白质相互作用数据库，使用Cytoscape等软件，构建蛋白质相互作用网络，同时利用图形分析和拓扑算法分析网络特征和生物学意义。
三、预期成果和意义
通过本研究，将从DNA微阵列数据中挖掘出关键差异表达基因，并探究其功能和通路，进一步构建蛋白质相互作用网络，揭示蛋白质间相互作用和生物化学过程的关键环节，为研究生物基础和疾病预测提供理论基础和实践指导。
基于微阵列技术的基因表达分析
基于微阵列技术的基因表达分析随着基因工程、分子生物学等技术的发展，研究人员可以更深入地了解人类及其他生物的遗传特征。
而在这些技术中，微阵列技术是一项非常重要的技术。
本文将阐述基于微阵列技术的基因表达分析，并探讨其在生物学研究中的应用。
基因表达与微阵列技术基因表达是指基因识别到转录、翻译成蛋白质的过程。
基因表达分析是指研究哪些基因在特定条件下被表达。
这一分析方法通常是使用微阵列技术来大规模地测量基因表达水平的变化。
微阵列是一种高度自动化的技术，可以同时检测几千个基因。
它的工作原理是在面积较小的玻璃芯片上固定许多小的DNA探针。
这些探针是用来识别特定的基因片断。
然后，可以将待分析的RNA样品标记并施加到微阵列上。
在特定的条件下，样品RNA会与相应的探针杂交，并产生荧光强度信号，从而量化基因表达的水平。
微阵列技术的优势是非常显著的。
它可以同时检测数千个基因，从而提供了对生物系统的全方位的了解。
而且，它可以使研究人员更好地理解基因行为，无论是研究开放的基因、发掘新基因或是研究疾病潜在治疗机会。
通过对基因表达的改变进行研究，可帮助科学家确定诸如癌症等疾病的起源和发展过程，以及如何诊断和治疗这些疾病等因素。
微阵列技术在生物富集与筛选中的应用微阵列技术可用于对基因表达进行富集和筛选。
例如，使用微阵列技术可以轻松地识别一组特定的基因表达，使其在不同阶段的生命过程中精确定义。
这些进一步识别的基因可以用于更精确地发掘某类生物过程的机理。
此外，微阵列技术也可以用于生物标志物的探测。
生物标志物是指某些物质特征，可用于检测疾病状态或生物过程。
微阵列技术可用于识别有关某疾病的生物标志物，从而为理解某些疾病的发病机理提供线索并提供有关诊断与治疗的见解。
未来的微阵列应用微阵列技术已经发展了20多年，而目前正在探索并发展其潜在应用。
例如，已经出现了一些新技术，其中一些可以使用单细胞分析来评估生物组织状态。
这可以帮助医生更准确地理解患者的病情，并制定更有效的治疗计划。
基因芯片及其数据分析
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2.基因芯片发展历史
Southern & Northern Blot
Dot Blot
Macroarray
Microarray
3.基因芯片癿杂交原理
如图，在一块基片表面固定了序列已知癿八核苷酸癿探针。当溶液中带有荧 光标记癿核酸序列TATGCAATCTAG，不基因芯片上对应位置癿核酸探针产 生互补匹配时，通过确定荧光强度最强癿探针位置，获得一组序列完全互补 癿探针序列。据此可重组出靶核酸癿序列。
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5.制备基因芯片癿固定方法
目前已有多种方法可以将寡核苷酸或短肽固定到固相支持 物上。这些方法总体上有两种，即原位合成（ in situ synthesis ）不合成点样两种。支持物有多种如玻璃片、 硅片、聚丙烯膜、硝酸纤维素膜、尼龙膜等，但需经特殊 处理。 作原位合成癿支持物在聚合反应前要先使其表面衍生出羟 基或氨基（视所要固定癿分子为核酸或寡肽而定）幵不保 护基建立共价连接；作点样用癿支持物为使其表面带上正 电荷以吸附带负电荷癿探针分子，通常需包被以氨基硅烷 或多聚赖氨酸等。
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6.基因芯片癿合成原理
基因芯片在片合成原理图 美国Affymetrix公司制备癿基因芯片产品在1.28*1.28cm2表面上可包含 300,000个20至25mer寡核苷酸探针，每个探针单元癿大小为10um X 10um。 其实验室芯片癿阵列数已超过到1,000,000个探针。
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光纤微珠芯片癿组装
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光纤微珠芯片癿优点
光纤微珠芯片是利用独特癿微珠阵列(BeadArray)技术生产 癿芯片，具有高密度、高重复性、高灵敏度、低上样量、 定制灵活等特点，兊服了传统芯片癿多个技术瓶颈，丌仅 检测筛选速度很高，也显著降低了研究成本。光纤微珠芯 片有可能成为以后基因芯片癿发展方向。
基因表达分析中的微阵列数据处理技术应用分析
基因表达分析中的微阵列数据处理技术应用分析微阵列技术是一种广泛应用于基因表达分析的高通量技术，它能够同时检测上千个基因在细胞或组织中的表达水平，并为我们提供大量的基因表达数据。
然而，处理和分析微阵列数据是一个复杂而繁琐的过程，需要采用一些专门的技术和方法，以提取和解释有价值的信息。
本文将对微阵列数据的处理技术及其在基因表达分析中的应用进行分析和讨论。
首先，微阵列数据处理流程主要包括预处理、质量控制、归一化和差异分析等步骤。
预处理是将原始的图像数据转换为表达矩阵的过程，通常包括背景校正和探针强度的计算。
质量控制是评估数据的可靠性和准确性的步骤，包括检测和删除低质量的样本、探针和基因。
归一化是对数据进行标准化处理，以消除技术和实验间的变异性。
差异分析则是比较不同组间基因的表达水平，找出显著差异的基因。
以上步骤在微阵列数据处理过程中相互关联，确保最终结果的可靠性和准确性。
在实际应用中，我们可以利用微阵列数据处理技术来解决一些生物学问题。
首先，微阵列数据处理技术可以帮助我们识别和鉴定与疾病相关的基因。
通过比较病例组和对照组的基因表达谱，我们可以筛选出在疾病发生和发展过程中显著改变的基因，进一步研究其功能和机制。
其次，微阵列数据处理技术可以帮助我们了解基因调控网络和信号通路。
通过构建基因共表达网络和进行功能富集分析，我们可以揭示基因之间的相互作用关系和重要的生物学通路，从而深入理解基因表达调控的机制。
此外，微阵列数据处理技术还可以帮助我们预测疾病的发生和预后。
通过建立预测模型和分析基因签名，我们可以根据患者的基因表达谱进行疾病的早期诊断、预后评估和个体化治疗。
虽然微阵列数据处理技术在基因表达分析中具有重要的应用价值，但是也存在一些挑战和限制。
首先，微阵列数据处理过程中存在大量的假阳性和假阴性结果，需要采取一些统计方法和策略来控制错误率。
其次，微阵列数据处理需要耗费大量的计算资源和时间，对于大规模数据分析来说尤为突出。
微阵列数据分析（MicroarrayDataAnalysis）
微阵列数据分析（MicroarrayDataAnalysis）蔡政安副教授（台湾前⾔在⼈类基因组测序计划的重要⾥程碑陆续完成之后，⽣命科学迈⼊了⼀个前所未有的新时代，在⼈类染⾊体总长度约三⼗亿个碱基对中，约含有四万个基因，这是⽣物学家⾸次以这么宏观的视野来检视⽣命现象，⽽医药上的研究⽅针亦从此改观，科学研究从此正式进⼊后基因组时代。
微阵列实验(Microarray)及其它⾼通量检测(high-throughput screen)技术的兴起，⽆疑将成为本世纪的主流；微阵列实验主要的优势在于能同时⼤量地、全⾯性地侦测上万个基因的表达量，通过基因芯⽚，可在短时间内找出可能受疾病影响的基因，作为早期诊断的⽣物标记(biomarker)。
然⽽，由于这⼀类技术的⾼度⾃动化、规模化及微型化的特性，使得他们所⽣成的数据量⾮常庞⼤且数据形态⽐⼀般实验数据更加复杂，因此，传统统计分析⽅法已经不堪使⽤。
在此同时，统计学家并未在此重要时刻缺席，提出⾮常多新的统计理论和⽅法来分析微阵列实验数据，也⼴受⽣物学家所使⽤。
由于微阵列数据分析所牵涉的统计问题层⾯相当⼴且深⼊，本⽂仅针对整个实验中所衍⽣的统计问题加以介绍，并介绍其中⼀些新的图形⼯具⽤以呈现分析结果。
基因芯⽚的原理微阵列芯⽚即⼀般所谓的基因芯⽚，也是基因组计划完成后衍⽣出来的产品，花费成本虽⾼，但效⽤⽆限，是⽬前所有⽣物芯⽚中应⽤最⼴的，由于近年来不断改进，也是最有成效的⽣物技术。
⼀般⽽⾔，基因芯⽚是利⽤微处理技术，先把⼈类所有的基因分别固着在⼀⼩范围的玻璃⽚(glass slide)、薄膜(membrane)或者硅芯⽚上；然后，可以平⾏地、⼤量地、全⾯性地侦测基因组中mRNA的量，也就是侦测基因的调控及相互作⽤表达。
⽬前微阵列芯⽚⼤致分为以下两种平台:cDNA芯⽚及⾼密度寡核⽢酸芯⽚(high-density oligonucleotide)，两种系统⽆论在芯⽚的制备及样本处理上都有相当的差异，因此在分析上也略有不同，以下便就芯⽚的特性简略介绍。
三种基因表达数据的获得方法
三种基因表达数据的获得方法DNA微阵列基因表达数据分析基因表达数据反映的是直接或间接测量得到的基因转录产物 mRNA 在细胞中的丰度，这些数据可以用于分析哪些基因的表达发生了改变，基因之间有何相关性，在不同条件下基因的活动是如何受影响的。
它们在医学临床诊断、药物疗效判断、揭示疾病发生机制等方面有重要的应用。
检测细胞中 mRNA 丰度的方法有 cDNA 微阵列、寡核苷酸芯片、基因表达系列分析( Serial analysis of gene expression ，SAGE )、RT-PCR等。
目前，高通量检测基因组 mRNA 丰度的方法主要是 cDNA 微阵列、寡核苷酸芯片，它们的原理是相同的，即利用 4 种核苷酸之间两两配对互补的特性，使两条在序列上互补的单核苷酸链形成双链，这个过程被称为杂交。
基本技术路线是：制备芯片，在一个约 1cm 2 大小的玻璃片上，将称为探针的 cDNA 或寡核苷酸片段固定在上面;从细胞或组织中提取 mRNA ，通过 RT-PCR 合成荧光标记的 cDNA ，与芯片杂交;用激光显微镜或荧光显微镜检测杂交后的芯片，获取荧光强度，分析并得到细胞中 mRNA 丰度的信息。
一、 cDNA 微阵列cDNA微阵列荧光图像杂交检测原理在制造 cDNA 微阵列时，点样点的大小是不能保证完全一样的，点的排列也可能是不规则的，这意味着要比较不同微阵列图像的荧光绝对强度是不合理的，因此通常使用双色荧光系统来纠正点之间的差异。
在制备样本时，使用两个样本，一个称为控制样本( control sample )或对照样本 (reference sample) ，通常用绿色荧光素( Cy3 )标记其 cDNA ，另一个为测量样本，用红色荧光素( Cy5 )标记其 cDNA。
这两个样本按照相同的实验方案分别制备不同荧光素标记的 cDNA ，并按 1 ： 1 的比例混合，然后与 cDNA 微阵列杂交，用不同波长的激光扫描杂交后微阵列，分别获取荧光强度，并成像。
基因芯片和基因表达谱分析
基因芯片和基因表达谱分析在人类基因测序技术不断发展的背景下，基因芯片和基因表达谱成为了研究生物学和医学领域的重要工具。
本文将重点探讨基因芯片和基因表达谱分析的原理、应用以及未来发展方向。
一、基因芯片基因芯片（Gene chip）又称为微阵列芯片（microarray）是一种将数万个DNA序列可控地捕捉在一个硅片上的生物技术产品。
其原理基于同位素标签法和荧光标记法，用来研究生物大分子（包括DNA、RNA和蛋白质）在细胞周期、转录和翻译等生物活动过程中的表达差异和变化规律。
基因芯片的操作过程分为如下几步：1. DNA序列打印和固定。
通过免疫印刷技术，将已知的DNA序列按照一定的规则打印到芯片上，并使用化学方法将其固定在芯片上，作为反应体系中的探针。
2. 样品准备和反应。
将待测样品中的RNA提取、反转录成cDNA，再将其标记为荧光分子，加入到含有探针的芯片反应体系中。
其中，标记为红色和绿色的荧光分子分别代表着样品RNA在两种不同条件下的表达水平。
3. 芯片扫描和数据统计。
将芯片送入扫描仪中扫描，获得荧光信号强度。
通过芯片上探针的位置、荧光信号的强度以及探针序列的注释信息等，对数据进行分析和解读，得到各种基因的表达信息。
基因芯片在各个领域有着广泛的应用。
在医学领域，它可以用于疾病诊断、治疗效果预测、药物靶点筛选等方面的研究。
在生物学研究中，它可以分析基因调控、遗传变异和发育过程等生物学领域的课题。
二、基因表达谱分析基因表达谱分析是以生物体内mRNA的转录活性水平为信号，分析在不同条件下各种基因的表达水平差异。
常见的基因表达谱分析方法有RT-qPCR、Northern blot、Western blot、RNA-seq等。
其中，RT-qPCR方法是一种基于荧光信号检测的技术，可以非常精确地检测出RNA的拷贝数。
其操作过程分为三步：反转录、定量PCR和数据分析。
反转录过程中，RNA被逆转录酶逆转录成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。
基因表达谱分析技术
基因表达谱分析技术1、微阵列技术(microarray)这是近年来发展起来的可用于大规模快速检测基因差别表达、基因组表达谱、DNA序列多态性、致病基因或疾病相尖基因的一项新的基因功能研究技术。
其原理基本是利用光导化学合成、照相平板印刷以及固相表面化学合成等技术，在固相表面合成成千上万个寡核昔酸探针” (CDNA、ESTs或基因特异的寡核昔酸)，并与放射性同位素或荧光物标记的来自不同细胞、组织或整个器官的DNA或mRNA反转录生成的第一链cDNA进行杂交，然后用特殊的检测系统对每个杂交点进行定量分析。
其优点是可以同时对大量基因，甚至整个基因组的基因表达进行对比分析。
包括cDNA芯片(cDNA microarray)和DNA 芯片(DNA chips)。
cDNA芯片使用的载体可以是尼龙膜，也可以是玻片。
当使用尼龙膜时，目前的技术水平可以将20000份材料点在一张12cmxi8cm的膜上。
尼龙膜上所点的一般是编好顺序的变性了的双链cDNA片段。
要得到基因表达情况的数据，只需要将未知的样品与其杂交即可。
杂交的结果表示这一样品中基因的表达模式，而比较两份不同样品的杂交结果就可以得到在不同样品中表达模式存在差异的基因。
杂交使用的探针一般为mRNA的反转录产物，标记探针使用32PdATP。
如果使用玻片为载体，点阵的密度要高于尼龙膜。
杂交时使用两种不同颜色的荧光标记不同的两份样品，然后将两份样品混合起来与一张芯片杂交。
洗去未杂交的探针以后，能够结合标记cDNA的点受到激发后会发出荧光。
通过扫描装置可以检测各个点发出荧光的强度。
对每一个点而言，所发出的两种不同荧光的强度的比值，就代表它在不同样品中的丰度。
一般来讲，显示出来的图像中，黄色的点表示在不同的样品中丰度的差异不大，红色和绿色的点代表在不同样品中其丰度各不相同。
使用尼龙膜为载体制作cDNA芯片进行研究的费用要比玻片低，因为尼龙膜可以重复杂交。
检测两种不同的组织或相同组织在不同条件下基因表达的差异，只需要使用少量的尼龙膜。
dna微阵列原理
dna微阵列原理DNA微阵列原理：揭开基因密码的奥秘引言：DNA微阵列技术是一种高通量的基因分析方法，它通过在玻璃片或芯片上固定大量的DNA探针，实现对数千个基因的同时检测。
本文将介绍DNA微阵列的原理及其在基因研究和临床应用中的重要性。
一、DNA微阵列的原理DNA微阵列是基于互补配对原理的。
首先，将DNA样本提取并标记，然后将其加到微阵列芯片上。
芯片上的每个探针都与特定的基因序列互补配对。
当样本中的DNA与芯片上的探针互补配对时，形成了DNA探针-目标DNA的复合物。
接下来，通过检测标记物的信号强度，可以确定目标DNA在样本中的存在与否以及其相对丰度。
二、DNA微阵列的应用1. 基因表达分析：DNA微阵列可以同时检测数千个基因的表达水平，帮助研究人员了解基因在不同条件下的表达变化，揭示基因调控网络的复杂性。
2. 基因突变检测：DNA微阵列可以用于检测基因中的突变，帮助诊断遗传性疾病和肿瘤等疾病，并指导个体化治疗方案的制定。
3. 药物筛选：DNA微阵列可以评估药物对基因表达的影响，加速新药的开发过程，为个体化药物治疗提供依据。
4. 遗传多态性研究：DNA微阵列可以检测个体之间的遗传差异，帮助研究人员了解遗传多态性与疾病易感性之间的关系。
三、DNA微阵列的优势与挑战1. 优势：a. 高通量：DNA微阵列可以同时检测数千个基因，大大提高了研究效率。
b. 灵敏度高：微阵列技术可以检测到低丰度的基因表达变化或突变。
c. 数据量大：DNA微阵列生成的数据量庞大，为基因研究提供了更全面的信息。
2. 挑战：a. 数据分析复杂：DNA微阵列数据的处理和分析需要专业的生物信息学技术支持。
b. 校正与标准化：芯片制备和实验操作的标准化对结果的准确性和可重复性至关重要。
c. 芯片设计限制：芯片上的探针设计需要考虑基因组的覆盖度和特异性，这对芯片制造商提出了挑战。
结论：DNA微阵列技术以其高通量、高灵敏度和广泛的应用领域成为基因研究和临床诊断的重要工具。
微阵列基因表达数据的选择及方法
微阵列基因表达数据的选择及方法作者：刘英男来源：《现代交际》2015年第08期[摘要]目前，基因芯片技术在基因组信息学研究中占据了领导地位。
本文通过介绍DNA 微阵列技术的数据分析意义，深入地阐述了分析基因表达数据目前面临的难题，并详细地介绍了现阶段的基因选择方法。
[关键词]微阵列基因表达数据选择方法[中图分类号]Q78 [文献标识码]A [文章编号]1009-5349（2015）08-0116-01在上个世纪八九十年代时，人们就已经开始研究实施伟大的人类基因组计划（Human genome project HGP）了，并到目前为止已经取得了非常大的成就。
[1]人类基因组计划目前的首要任务就是对一些像酵母、细菌、果蝇、线虫等模式生物体的基因组和人类的基因组进行测序、作图和识别基因，到现在为止人类已经测定了好几十种高等动物植物和微生物的全部基因组序列。
所以到目前为止人类基因组计划已经获得了巨多的且不连续基因数据信息，并且这些数据信息被广泛地存储在种类繁多且性质不同的基因数据库中，而且Internet网络又把这些数据信息连接起来形成了一个特别复杂并且规模特别大生物基因信息资源仓库。
这个生物信息量巨大的数据库暗含了许多关于人类进化和生长的重要信息以及关于医学和生理学的重要信息。
如果人们能够破译这些信息数据，将对人类的发展产生巨大的作用，具有深远的意义。
所以如何通过这些数据库中存储的基因数据信息发现对人类发展有用的信息，是目前研究者们的首要任务。
[2][3]一、关键基因的选择基因选择就是从最初的基因表达数据中选出与疾病分类相关性最大的那些基因，并把选出来的基因当做诊断基因。
但是，需要从原始基因表达数据中选择哪些基因，多少基因对分类与诊断疾病才最有效？这个问题属于非常复杂的NP完全问题。
解决这个问题的一种方法是通过穷举法寻找最优解，由于具有海量的特征（基因），利用穷举法进行特征选择是没有可行性的。
所以，只能通过寻找次优解的具有可行性的方法来解决这个NP完全问题。
基因表达调控的研究方法
基因表达调控的研究方法基因表达调控是细胞内基因活性的调节方式，调控机制常常涉及到转录后调控、RNA加工和翻译等过程。
对基因表达调控的研究对于了解细胞内生物过程、研究疾病发生机制、开发药物等方面都具有重要的意义。
在本文中，我们将阐述一些常用的基因表达调控研究方法。
1. 基因芯片技术基因芯片是一种以DNA微阵列为载体，检测数千个基因同时表达的技术。
基因芯片技术可以高通量地检测基因的表达水平，从而探究基因调控网络的结构和功能。
基因芯片技术已被广泛应用于研究心血管疾病、癌症、神经系统疾病等。
但是，由于基因芯片解读的数据量巨大，需要借助生物信息学技术进行进一步的分析和解读。
2. RNA测序技术RNA测序技术是一种直接测定细胞内RNA分子序列的方法，它可以检测细胞中所有转录的RNA分子，包括编码和非编码RNA。
RNA测序技术可以获取高质量的RNA分子序列信息，从而分析RNA可变剪接、RNA修饰、RNA打结、RNA互作等细胞内RNA分子相关的信息。
RNA测序技术在研究基因调控、发现新的基因、寻找新的药物靶点等方面具有广泛的应用前景。
3. CRISPR/Cas9技术CRISPR/Cas9技术是一种基因编辑技术，它基于一种DNA酶，可以切割和修改DNA序列，从而精确地操纵基因表达。
CRISPR/Cas9技术已被广泛用于在细胞和动物模型中研究基因调控、开发治疗药物等方面。
平台化的CRISPR/Cas9技术使得科学家们可以更加准确和快速地研究特定基因的功能和调控机制。
4. 基因转染技术基因转染技术是一种将外源的DNA或RNA导入到细胞内的技术。
这种技术可以帮助科学家在体外建立基因调控模型，进一步研究基因的功能。
基因转染技术可以通过DNA质粒、siRNA、shRNA等方式进行，可以帮助科学家对基因于转录、翻译、蛋白质合成等方面进行精细调控，从而研究基因调控机制。
总之，基因表达调控的研究对于了解生物学过程和研究疾病发生机制有着重要的意义。
基因测序芯片
基因测序芯片基因测序芯片是一种用于基因组测序的技术。
它通过快速、准确地分析个体的基因信息，为科学研究、临床诊断和个体健康提供重要的基础数据。
基因测序芯片的原理是基于DNA微阵列技术。
它由数百万个微小的DNA探针组成，每个探针都可以与特定的基因区域结合。
当样品中的DNA与芯片上的DNA探针结合时，可以通过相关仪器检测到信号强度，从而确定该基因区域的突变情况。
基因测序芯片的应用非常广泛。
首先，它可以用于科学研究，帮助科学家了解基因的结构和功能。
通过对大量样本的测序分析，可以发现基因与疾病之间的关联，探索疾病发生的机制。
其次，基因测序芯片还可以用于临床诊断。
医生可以通过测序芯片检测患者的基因变异，从而判断其是否患有遗传性疾病，预测患者对某些药物的反应情况，指导个体化治疗。
此外，基因测序芯片还可以用于个体健康管理。
通过分析自身基因信息，个人可以了解自己的遗传风险，采取相应的预防措施，提高健康水平。
与传统的测序方法相比，基因测序芯片有以下优势。
首先，它的测序速度更快。
传统测序方法需要样本分批处理，耗时较长，而基因测序芯片可以同时处理多个样本，节省了时间。
其次，基因测序芯片的成本更低。
传统测序方法所需的试剂和设备费用较高，而基因测序芯片可以通过大规模生产降低成本，使得测序更加经济实用。
此外，基因测序芯片还具有高通量、高灵敏度等特点。
它可以同时分析大量基因区域的情况，对突变的检测能力强，有助于提高测序结果的准确性。
然而，基因测序芯片也存在一些挑战和限制。
首先，芯片设计需要考虑到不同个体间的基因多样性。
不同人群的基因组具有差异，如果芯片上的探针不能覆盖所有基因变异，就会影响测序结果的准确性。
其次，对于复杂的基因突变，基因测序芯片的分辨率较低。
传统测序方法可以对基因组进行全面测序，揭示更多的细节信息，而基因测序芯片受到芯片上的探针数量和布局的限制，无法达到相同的分辨率。
总之，基因测序芯片是一种快速、准确、经济的基因测序技术。
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基于DNA微阵列的基因表达数据管理和分析029129 谢建明2002年10月摘要：DNA微阵列是生命科学研究的重要工具，在疾病诊断、药物开发等领域得到了广泛应用。
在应用过程中，产生了大量的数据，这些数据的存储、分发和数据挖掘成为DNA微阵列能被推广应用的关键技术。
本论文简单介绍了这两方面的研究现状。
关键词：DNA微阵列数据挖掘数据仓库标准基因表达分析一、引言DNA微阵列（DNA microarray）,也叫基因芯片，是近几年发展起来的一种能快速、高效检测DNA片段序列、基因型及其多态性或基因表达水平的新技术。
它将几十个到上百万个不等的称之为探针的核苷酸序列固定在微小的（约1cm2）玻璃或硅片等固体基片或膜上，该固定有探阵的基片就称之为DNA微阵列。
它利用核苷酸分子在形成双链时遵循碱基互补原则，可以检测出样本中与探阵阵列中互补的核苷酸片段，从而得到样本中关于基因结构和表达的信息。
它的技术来源追溯到一个多世纪之前，Ed Southern发现被标记的核酸分子能够与另一被固化的核酸分子配对杂交。
因此，Southern blot可被看做是最早的基因芯片。
在八十年代，Bains W.等人就将短的DNA片断固定到支持物上，借助杂交方式进行序列测定。
1995年，斯坦福大学开发出第一片cDNA芯片并用于生命科学研究，1998年美国Affymetrix公司将第一片带有13.5万个基因探阵的寡聚核苷酸芯片推向市场，标志着DNA微阵列的产业化，从此基因芯片或DNA微阵列的研究和应用得到了广泛的重视，可以说在生命科学研究界和产业界掀起了基因芯片热潮，1999年Nature出专刊介绍这门基因芯片及其应用。
基因芯片可用于DNA序列的再测序、基因SNP或多态性检测和基因表达分析。
由于基因芯片技术是一种高通量检测技术，它可是并行的同时检测成百上千，甚至成千上万个基因的活动情况或DNA片段，改变了传统的每次只能检测一个基因的情况，因此能大大提高检测效率，降低检测成本，并保证了检测质量。
基因芯片技术可广泛应用于疾病诊断和治疗、药物筛选、农作物的优育优选、司法鉴定、食品卫生监督、环境检测、国防、航天等许多领域。
它将为人类认识生命的起源、遗传、发育与进化、为人类疾病的诊断、治疗和防治开辟全新的途径，为生物大分子的全新设计和药物开发中先导化合物的快速筛选和药物基因组学研究提供技术支撑平台。
通过基因表达谱的研究可以进行进一步的理论研究或应用研究。
1、理论研究。
根据基因组基因表达谱可以进一步分析共表达基因是否存在共同的顺式调控元件，发现新的调控元件。
此外，可以研究基因的调控规律，构建调控网络。
2、应用研究包括疾病诊断和药物开发。
根据不同疾病状态下的差异表达谱的研究可以确定疾病的类型和进展。
研究药物作用后基因表达谱的改变可以确定药物的毒性、预后和疗效，从而指导药物开发和临床合理用药。
在基于DNA微阵列的基因表达分析研究中，数据的分析和管理是一个关键性的问题，它直接影响了实验结果的准确型和实验的可靠性。
量化矩阵图1 DNA微阵列的基因表达数据的获得二、数据分析数据的分析包括了三个部分：芯片图像处理获得单次实验的基因表达水平；整合多次实验得到基因表达矩阵；根据基因表达矩阵进行知识挖掘。
下面简单介绍一下其中涉及的关键技术：包括归一化和聚类分析。
归一化对于cDNA微阵列技术，包含Cy3和Cy5两个通道，通常存在两个通道荧光亮度不平衡的问题，Cy3的亮度低于Cy5[Quackenbush, 2001]。
归一化的目的是平衡实验过程中Cy3与Cy5两个通道的相对荧光亮度。
它基于如下的假设：芯片上的所有的基因，一组基因子集或一套外源的控制在标记前产生RNA，其平均表达率等于1。
使用归一化因子调整数据，弥补实验的变化，“平衡”待比较的两个样本的荧光信号。
主要有3种被广泛使用的技术用于来自同一个芯片杂交的基因表达数据的归一化。
1、总亮度归一化总的亮度归一化数据依赖于假设：两个标记的样本的起始量是一样的，此外，假设一些基因在待检测的样本中相对于控制样本是上调的，另外一些是下调的。
对于芯片上成百上千或成千上万的基因，这些变化应该是平衡的，因此，总的与芯片杂交的RNA的量是一样的。
因此，芯片上所有的元素计算得到的总的累加亮度在Cy3和Cy5通道上是一样的，在这种假设下，计算归一化因子，并用于芯片上每个基因的亮度比例计算。
2、用回归技术归一化对于起源于相关样本的mRNA，被分析的基因的显著性分数在相似的水平上被表达。
在Cy5与Cy3亮度（或对数值）的散点图上，这些基因沿着直线聚类，如果两个样本标记和检测效率是一样的则该斜率将是1。
这些数据的归一化等于用回归技术计算它的最合适斜部回归技术更合适，例如LOWESS(局部权值散点图平滑)回归。
3、使用比率统计归一化Chen描述的基于比率统计的归一化方法。
假设尽管在紧密相关的细胞中，单个基因可以上调或下调，RNA产生的总量与重要的基因近似相等，例如看家基因。
基于这种假设，他们发展了一种近似概率密度比率T k=R k/G k(R,G分别代表第k个元素的测量的红/绿亮度比)然后他们用于迭代过程，归一化平均表达率为1，计算可信度阈值用于识别差异表达的基因。
除了以上三种在应用中被广泛使用的除外，还有一些复杂的、非线性的方法用于归一化。
归一化后，每个基因的数据以表达率或表达率的对数报告。
应用对数值的优点是理解更简单，如果值大于0，则表示该基因的表达率大于1，反之小于1。
对于合成寡聚核苷酸微阵列不存在cDNA微阵列荧光不平衡导致的系统歪曲的问题，但是对于相比较的两组实验来说，需要用两块芯片与两个样本杂交两次，产生的原因包括两个样本中mRNA数量的差异或用于标记样本的染料的质量不同，都可能导致错误。
在这里归一化的目的也是去除这些错误。
聚类分析通过图1的数据获取过程，可以得到细胞的基因表达矩阵。
基因的表达矢量定义为每个基因在表达空间的位置。
用基因表达的观点看，每个实验在空间中表达一个隔离的和不同的轴，在该实验中的基因的测量值log2(比率)代表了几何坐标。
例如，如果我们有三个实验，对于一个给定的基因在实验1种的log2(比率)值是它的x坐标，在实验2中的值是y坐标，在实验3中的值是z轴，因此，我们能表示所有的信息，一个基因在x-y-z表达空间中用一个点表示。
第2个基因，对于每个实验近似相同的值（log2(比率)）将在表达空间中空间相近的点表示。
不同表达模式的基因将于最初的基因离的较远。
对于更多的实验这种推广是直接的（尽管很难画出），表达空间的维度的增加与实验的数目相等。
用这种方式，表达数据可以表示为n维表达空间，n是实验的数目，每个基因表达矢量表示为该空间内的单个点。
有了测量基因间距离的方法后，聚类算法根据在表达空间中的分离度选择基因和将基因分组。
需要提及的是如果我们感兴趣聚类实验，我们将每个实验表示为一个实验矢量，包括每个基因的表达值。
这里定义的实验空间，维度等于每个实验中分析的基因数目。
同样的方法定义距离，我们能够应用任何的聚类方法来分析和分组实验。
为了解释多个实验分析的结果，直觉的可视化表示是很有帮助的。
通常使用的方法依赖于表达矩阵的建立，矩阵的每一列表示单个实验，每一行表示特定基因的表达矢量。
根据表达数据用不同的颜色表示矩阵元素建立多个实验的基因表达模式的可视化。
表达矩阵有无数的方案来着色和表示。
最常用的方法是根据每个实验的log2(比率)值，log2(比率)等于0用黑色，大于零的用红色表示，负数的用绿色表示。
对于矩阵中的每一个元素，相对亮度表示了相对表达水平，约亮的元素表示差异表达越大。
对于任何特定的实验组，表达矩阵通常没有明显的模式或顺序。
设计程序来聚类数据通常重组行、列或两者。
当以这种方式可视表示可以看到明显的表达模式。
在聚类数据前，有两个问题需要考虑：1、数据需要用某种调整方式来增强某一种关系？2、采用何种距离测量来分组相关的基因。
在许多微阵列实验中，数据分析被具有最大数据值的变量决定，这样掩盖了其他重要的区别。
为了避免这个问题，采用的一种方法是调整或重新确定数值范围，使每个基因的平均表达为0，称之为平均中心法过程。
在这个过程中，基因的基本表达水平被每次实验测量值相减。
这样增强了每个基因在每个实验中的表达水平的变异，而不考虑基因是否是上调或下调。
这种方法对于分析时间过程的实验是特别有用的，可以发现在基础表达水平周围变异相似的基因。
这些数据调整为-1~1之间的值。
或者每个表达矢量的长度为1。
基因的聚类分析方法根据不同的描述包括：层次式与非层次式（k-means）;分解法、合成法；有师（使用现有的生物学知识，关于功能相关的特定基因指导分类算法）、无师分析方法等。
聚类分析技术非常有用，应该关注不同的算法、不同的归一化或者不同的距离矩阵，将把不同的目标放在不同的类中，此外，不相关数据的聚类仍将产生类，虽然他们没有生物学意义。
因此基因表达分析方法的挑战是针对特定的数据应用适当的方法，使数据明显的分开。
主要的无师聚类分析方法有层次式聚类法[Eisen,1998]、自组织神经网络[Tamayo，1999]、k平均法、模糊聚类法等，有师分类包括矢量学习机法[Brown，2000]等，此外还有主元分析法和利用统计学的SAM法等。
1、层次式聚类法（hierarchical clustering method）这是多元统计分析中常用聚类方法，对于n个样本构成的n个矢量，看作是n个类，先计算所有两类之间的相似性关系，将相似关系最近的两类生成一个新类，继续以上过程，直到最后只有一个类为止。
在这个过程中每次形成一个新类，类的数目间减少一个，最后形成一棵树，反映样本之间的相似关系。
在计算新类与其它类的相似关系时有不同的方法，有最小距离法、最大距离法、平均距离法、重心法、离差平方和法等。
如最小距离法是将组成新类的两个类分别与第三个类相似关系最近的值为新类和第三个类之间的相似关系。
该类方法可以直观的反映基因之间的关系，而且计算速度快，但使用不同的类间距离计算法会产生不同的聚类结果，而且对于一个样本被分类后，就不能再参与分类，因此它不能将所有的数据作为一个整体进行分析，是一个局部决策的方法。
同时当样本集非常大时，树型结果非常复杂，树的剪枝和类的确定比较模糊。
最简单、结果可视。
是用于分析基因表达数据用得最多的方法，它是一种合成分析的方法，单个基因被连接形成组，继续直到形成单棵层次树。
对于基因表达数据，平均连接聚类给出可接受的结果。
主要问题是随着类数目的增加，表达某一类的表达矢量也许不再表示类种的任何成员。
此外，与最初的基因顺序有关。
2、自组织神经网络法（SOM,self-organizing map）自组织映射是Kohonen，T提出的类似大脑思维的一种人工神经网络方法，是一种竞争学习算法，可以被看作是一种将N维模式空间各点到输出空间少数点的映射。