生物信息学讲解——基因芯片数据分析共68页
聚类分析-基因芯片ppt课件
§6.4 动态聚类法
❖ 动态聚类法的基本思想是，选择一批凝聚点或给出 一个初始的分类，让样品按某种原则向凝聚点凝聚， 对凝聚点进行不断的修改或迭代，直至分类比较合 理或迭代稳定为止。类的个数k可以事先指定，也可 以在聚类过程中确定。选择初始凝聚点(或给出初始 分类)的一种简单方法是采用随机抽选(或随机分割) 样品的方法。
❖ 聚类分析根据分类对象不同分为Q型和R型聚类分析。
§6.2 距离和相似系数
❖ 相似性度量：距离和相似系数。 ❖ 距离常用来度量样品之间的相似性，相似系数常用
来度量变量之间的相似性。 ❖ 样品之间的距离和相似系数有着各种不同的定义，
而这些定义与变量的类型有着非常密切的关系。
变量的测量尺度
❖ 通常变量按测量尺度的不同可以分为间隔、有序和 名义尺度变量三类。
2
分别为第 j
个
最常用的两个相似系数
❖ 相似系数除常用来度量变量之间的相似性外有时也
用来度量样品之间的相似性，同样，距离有时也用 来度量变量之间的相似性。
❖ 由距离来构造相似系数总是可能的，如令
cij
1 1 d ij
这里d i j 为第 i 个样品与第 j 个样品的距离，显然 c i j 满 足定义相似系数的三个条件，故可作为相似系数。
❖ 距离必须满足定义距离的四个条件，所以不是总能 由相似系数构造。高尔（Gower）证明，当相似系
数矩阵 c ij 为非负定时，如令
dij 21cij
则 d i j 满足距离定义的四个条件。
§6.3 系统聚类法
❖ 系统聚类法是聚类分析诸方法中用得最多的一种。 ❖ 基本思想是：开始将个样品各自作为一类，并规定
❖ (4) 对 D 1 重复上述对D 0 的两步得 D 2 ，如此下去直 至所有元素合并成一类为止。
生物信息学讲义——基因芯片数据分析
生物信息学讲义——基因芯片数据分析生物信息学是指运用计算机技术和统计学方法来解析和理解生物领域的大规模生物数据的学科。
基因芯片数据分析是生物信息学研究的一个重要方向，通过对基因芯片数据进行分析，可以揭示基因在生物过程中的功能和调节机制。
本讲义将介绍基因芯片数据的分析方法和应用。
一、基因芯片数据的获取与处理基因芯片是一种用于检测和测量基因表达水平的高通量技术，可以同时检测上千个基因的表达情况。
获取基因芯片数据的第一步是进行基因芯片实验，如DNA芯片实验或RNA芯片实验。
实验得到的数据一般为原始强度值或信号强度值。
接下来，需要对这些原始数据进行预处理，包括背景校正、归一化和过滤噪声等步骤，以消除实验误差和提高数据质量。
二、基因表达分析基因芯片数据的最主要应用之一是进行基因表达分析。
基因表达分析可以揭示在不同条件下基因的表达模式和差异表达基因。
常用的基因表达分析方法包括差异表达分析、聚类分析和差异共表达网络分析等。
差异表达分析常用来寻找在不同条件下表达差异显著的基因，如差异表达基因的筛选和注释；聚类分析可以将表达模式相似的基因分为一组，如聚类分析可以将不同样本中的基因按照表达模式进行分类；差异共表达网络分析可以找到一组在差异表达样本中共同表达的基因，揭示潜在的功能模块。
三、功能富集分析对差异表达基因进行功能富集分析可以帮助我们理解这些基因的生物学功能和参与的生物过程。
功能富集分析可以通过对差异表达基因进行GO(Gene Ontology)注释，找到在特定条件下富集的生物学过程、分子功能和细胞组分等。
另外，功能富集分析还可以进行KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)富集分析，找到差异表达基因在代谢通路和信号传导通路中的富集情况。
四、基因调控网络分析基因调控网络分析可以帮助我们揭示基因间的调控关系和寻找关键调控基因。
基因调控网络是基于差异表达数据构建的，它可以包括转录因子-靶基因调控网络和miRNA-mRNA调控网络等。
7 基因芯片
功能基因组学
• 基因组DNA测序： 人类对自身基因组认识的第一步。
• 功能基因组学： 从基因组信息与外界环境相互作用的高度，阐明
基因组的功能。 • 功能基因组学的研究内容：
– 人类基因组 DNA 序列变异性研究 – 基因组表达调控的研究 – 模式生物体的研究上就会到来，一切都是最 好的安 排。上 午10时39分8秒 上午10时39分 10:39:0820.10.21
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一马当先，全员举绩，梅开二度，业 绩保底 。20.10.2120.10.2110:3910:39:0810:39:08Oc t-20
•
牢记安全之责，善谋安全之策，力务 安全之 实。2020年10月21日 星期三10时39分8秒 Wednesday, October 21, 2020
3、反转录并标记 随机引物法逆转录 标记物：同位素、荧光染料(cy3-绿色/cy5 －红色)、化学发光
三、杂交实验条件
• 杂交 杂交体积(使核酸浓度增加10万倍） 玻片: 2-200l 滤膜：5-50ml 杂交液和杂交液的组份 杂交温度、时间
• 洗涤 洗涤液的组成 洗涤的温度、时间
四、杂交信号的检测 1、激光共聚焦扫描 光源：特定波长的光 激发面积：<100m2 ScanArray 3000 2、CCD 成像术 光源：连续波长的光（如弧光灯） 激发面积：同时激发多个1cm2
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追求至善凭技术开拓市场，凭管理增 创效益 ，凭服 务树立 形象。2020年10月21日星期 三上午10时39分8秒10:39:0820.10.21
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严格把控质量关，让生产更加有保障 。2020年10月 上午10时39分20.10.2110:39October 21, 2020
生物信息学和基因芯片PPT讲稿
• 基因芯片的制备中支持物有多种，如玻片、硅片、聚
丙烯膜、硝酸纤维素膜、尼龙膜等。
片基
钢性片基如玻片、半 导体硅片等
薄膜片基如 NC、 Nylon 膜等
探针固定方式
原位合成（in situ synthesis）
预先合成后点样 (off-chip synthesis)
四、基因芯片的应用
• （一）疾病的诊断与治疗
• 1、遗传病相关基因的定位
• HGP使得许多遗传病的基因得以定位，因此，可以应
用基因芯片技术筛查遗传病，且方便可靠。
• 2、肿瘤诊断
• 已用基因芯片可检测人鼻咽癌、肺癌基因表达谱、肿瘤原
癌基因和抑癌基因的定位。
• 例：人类恶性肿瘤中，约有60%与人类P53抑癌基因的
突变有关，现研究人员研制成功了可检测P53基因所有 编码区错位突变和单碱基缺失突变的基因芯片。
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• 3、感染性疾病的诊断
• 利用基因芯片对一些感染性的疾病疾病如HIV的诊断现
已成为事实。
• 4、耐药菌株和药敏检测
• 例：据WHO报告，全球每年约有800万的结核病患者，
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• 根据芯片上固定的探针不同，生物芯片包括：
基因芯片、蛋白质芯片、细胞芯片、组织芯 片，根据原理还有元件型微阵列芯片、通道 型微阵列芯片、生物传感芯片等新型生物芯 片。
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生物信息学和基因芯片课件
基因芯片分析
Microarray: 误差的来源
1. 图像分析 2. 扫描 3. DNA杂交过程 (温度、时间、混合均匀 程度等) 4. 探针的标记 5. RNA的抽提 6. 加样 7. 其他
Bioinformatics, 2008-2009, Semester 1, USTC
Red/green 比值存在亮度的倾向
Bioinformatics, 2008-2009, Semester 1, USTC
Microarray: 误差的来源
系统的
log signal intensity log RNA abundance
Bioinformatics, 2008-2009, Semester 1, USTC
随机的
/2
Bioinformatics, 2008-2009, Semester 1, USTC
/2
P-value: 学生分布
1. T-test: 学生分布 2. Excel函数：TTEST(array1,array2,tails,type)
Array1为第一个数据集 Array2为第二个数据集 Tails指示分布曲线的尾数。如果 tails = 1，函数 TTEST 使用单尾分布。如果 tails = 2，函数 TTEST 使 用双尾分布 Type为 t 检验的类型
M = log2R/G = log2R - log2G
Values should scatter about zero.
= (log2R Bioinformatics, 2008-2009, Semester 1, USTC+
log2G )/2
数据标准化
before
after
生物信息学讲义——基因芯片数据分析资料
生物信息学讲义——基因芯片数据分析资料基因芯片是一种高通量的技术，可以用于同时检测和量化数以千计的基因在一个样本中的表达水平。
通过分析基因芯片数据，我们可以获得大量的基因表达信息，并进一步了解基因在不同条件和疾病状态下的调控和功能。
下面是一份关于基因芯片数据分析的讲义。
一、基因芯片数据的处理与预处理1.数据获取与质控-从基因芯片实验中获取原始数据（CEL文件）。
-进行质控，包括检查芯片质量、样本质量和数据质量。
2.数据预处理-背景校正：去除背景信号，减小非特异性杂音。
-样本标准化：对样本间进行标准化处理，消除技术变异和样本间差异。
-基因过滤：去除低表达和不变的基因，减少多重检验问题。
二、差异基因分析1.统计分析-基于统计学的差异表达分析方法，如t检验、方差分析（ANOVA）等。
-根据差异分析结果，获取差异表达的基因列表。
2.功能注释与生物学解释-对差异表达的基因进行功能注释，包括富集分析、通路分析和基因功能类别分析等。
-通过生物学数据库查询和文献阅读，解释差异表达基因的生物学意义和可能的调控机制。
三、基因共表达网络分析1.相关性分析-计算基因间的相关系数，筛选出相关性较高的基因对。
-构建基因共表达网络，通过网络可视化方式展示基因间的关系。
2.模块发现和功能注释-使用聚类算法将基因分组成不同的模块，每个模块表示一组具有相似表达模式的基因。
-对每个模块进行功能注释，了解模块内基因的共同功能或通路。
四、基因云图和热图分析1.基因云图-使用基因注释信息和基因表达水平，绘制基因表达的云图。
-通过颜色和大小表示基因的表达水平、功能注释等信息。
2.热图分析-根据基因表达水平计算基因间的相似性，将相似性转换为颜色，绘制热图。
-热图可用于显示基因表达模式的相似性和差异。
五、整合分析与生物信息学工具1.基因集富集分析-将差异表达的基因列表输入基因富集分析工具，寻找与特定通路、功能或疾病相关的基因集。
2.数据可视化工具- 使用生物信息学工具和软件，如R、Bioconductor、Cytoscape等，进行数据可视化和交互式分析。
八章生物信息学在基因芯片中的应用
第二节 基因芯片设计
１、基因芯片设计的一般性原则 • 基因芯片设计主要包括两个方面: • (1)探针的设计
• 指如何选择芯片上的探针 • (2)探针在芯片上的布局
• 指如何将探针排布在芯片上。
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• 确定芯片所要检测的目标对象
• 查询生物分子数据库
取得相应的DNA序列数据
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第五节 基因芯片检测结果的分析
１、荧光检测图像处理 • 基因芯片与样本杂交以后，用图像扫描仪器捕获芯片上的荧光图像。在计算机中，一幅图像由二维象素点
所组成，通常用一个8-bit的整数存贮象素点的灰度值，取值范围为[0,255]，其中0代表“黑”，255代表 “白”。
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• 根据探针的类型和长度，基因芯片可分为两类。 • 其中一类是较长的DNA探针（100mer）芯片
• 这类芯片的探针往往是PCR的产物，通过点样方法将探针固定在芯片上， 主要用于RNA的表达分析。
• 另一类是短的寡核苷酸探针芯片 • 其探针长度为25 mer左右，一般通过在片（原位）合成方法得到，这类 芯片既可用于RNA的表达监控，也可以用于核酸序列分析。
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原理 -- 通过杂交检测信息
一组寡核苷酸探针
ATACGTTA
TACGTTAG
由杂交位置确定的一组 核酸探针序列
ATACGTTA
TACGTTAG ACGTTAGA CGTTAGAT GTTAGATC
杂交探针组
ACGTTAGACGTTAGAT GTTAGATC
ATACGTTAGATC
—TATGCAATCTAG
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生物芯片数据分析方法
凝聚法聚类过程是：
① 假设总共有n个样品（或变量），首先将每个样品 （或变量）独自聚成一类，共有n类；然后根据所
确定的样品（或变量）“距离”公式，形成初始 距离矩阵。之后，将其中距离较近的两个样品（ 或变量）聚合为一类，其它的样品（或变量）仍 各自聚为一类。
② 第二步再根据新合并类与其他类的“距离”计算 公式，在形成的新的距离阵中，将“距离”最近 的两个类进一步再聚成一类；
不同聚类方法产生的系统树图间存在差异。 常用的方法：在固定分类的情况下比较不同方法聚类
结果的一致性。
假定有两个系统树，把两棵树都进行切割，把对象分成K 类。
两棵树的相似性可以定义为在一棵树中分到相同的类中 而在另一个棵树中分到不同的类中的所有的配对观测对 象的比例。
0
61
聚类树的分割
系统聚类树可以用于分割数据，分割的类数由用户确 定。分割的方法为：在树的一定深度上（从根部开始的 距离）进行切割，不同深度的切割产生不同的分类结 果。
3 clusters? 2 clusters?
层次聚类
确定类别个数？
指定类别数 相似性阈值
如何比较不同聚类方法的聚类结果？
广义欧氏距离的优点在于：
①广义欧氏距离又称为马氏距离。马氏距离考 虑了观测变量之间的相关性。
②马氏距离还考虑了观测变量之间的变异性， 不再受各指标量纲的影响。
③将原始数据作线性变换后，马氏距离不变。
利用ＭＡＴＬＡＢ计算广义欧氏距离
pdist函数
5.明考夫斯基距离（MINKOWSKI DISTANCE）
层次聚类-类间距离度量
在对含非单独对象的类进行合并或分裂 时，常用的类间度量方法：
层次距离-类间距离度量
最小距离：倾向于形成链状的类，仅仅一个小的距离 就能使两个差异很大的类融合到一起，因此形成的类 呈现出长的链状。
生物信息学讲解——基因芯片数据分析
Microarray Data Analysis
第一节 引言
Introduction
基因芯片（DNA微阵列）是上世纪 九十年代，随着计算机技术和基因组测 序技术的发展而发展起来的一种新型的 生物技术，它能够平行、高通量地监测 成千上万基因转录本的表达水平，从而 为系统地监测细胞内mRNA分子的表达 状态进而推测细胞的功能状态提供了可 能。
三、方差分析
SS 总 ( xij x)
i j 2
MS组间
SS 组间 v组间
SS 组间 ni ( xi x)
i
ห้องสมุดไป่ตู้
2
MS组内
2
SS 组内 v组内
SS组内 ( xij xi )
i j
F
MS组间 MS组内
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。通过方差分析的假设检验判断组间变异是否存在，如 果存在则表明基因在不同条件下的表达有差异。
(四)双向聚类
双向聚类就是识 别基因表达谱矩 阵中同质的子矩 阵，运用特定的 基因子类识别样 本子类。
第六节 基因芯片数据的 分类分析
Classification of Microarray Data
一、线性判别分类器
0, L1 g ( x) w x b 0, L2
T
二、k 近邻分类法 基本思想
General Microarray Data Type and Database
一、基因芯片数据提取
(一) cDNA微阵列芯片
Ratio (CH1I CH1B) /(CH 2I CH 2B)
生物信息学中的基因芯片分析方法研究
生物信息学中的基因芯片分析方法研究一、概述近年来，随着生物学研究的深入，生物信息学作为一个新兴的交叉学科蓬勃发展。
基因芯片作为其中一个主要的成果，一直被广泛应用于生物分子的大规模检测中。
基因芯片能够同时检测几千种甚至上万种基因表达，是高通量生物实验的重要手段。
同时，对于寻找基因与疾病、生理过程的关系，或筛选药物靶点等方面也有重要价值。
基因芯片分析方法是生物信息学中的一个重要内容。
本文将就该研究领域，对常用的基因芯片分析方法进行详细探讨。
二、基因芯片分析中的基本流程基因芯片分析需要依靠一些特定的生物信息学软件和数据库，其基本的分析流程如下：1. 数据预处理芯片数据预处理分为参数和无参数两个部分。
其中，参数方法的处理包括：背景校正、归一化、过滤、标准化等；而无参数方法的处理步骤一般包括去除基因的技术重复，样本的重复，检验异常点等。
2. 差异分析常见的差异分析方法包括：T检验、方差分析、Wilcoxon秩和检验和Kruskal-Wallis H检验等方法。
通过差异分析进一步筛选候选的基因，并对其进行进一步分析与研究。
3. 生物信息学分析生物信息学分析主要包括：生物信息学数据库（如GO、KEGG、DAVID等）分析，寻找差异比较显著的生物通路等。
4. 数据可视化通过图表等方式将生物数据可视化处理，帮助更好地理解数据的分析结果。
三、基因芯片分析方法在基因芯片数据分析过程中，会使用到很多不同的算法分析方法。
下列方法仅代表了其中的一部分。
1. T检验T检验是基因芯片分析中常用的统计分析方法之一。
通过T检验，可以得出检测样本的平均值之间是否存在显著性差异。
2. ANOVA方差分析（ANOVA）是基因芯片分析中常用的数据分析方法。
通过方差分析，可以得出样本之间的差异是否显著，并确定哪些基因是具有显著差异的。
3. PCA主成分分析（PCA）是一种多元统计学方法。
可以通过寻找样本间变化的主要方向，将高维数据降维，从而更好地比较不同样本之间的差异。
基因芯片及其数据分析
基因芯片及其数据分析基因芯片（gene chip）是一种高通量的基因表达分析工具，也被称为基因表达芯片或基因表达板。
它可以同时检测和分析数以万计的基因，以了解基因在细胞或组织中的表达情况。
基因芯片的制备过程包括两个主要步骤：生物实验和芯片制造。
首先，采集感兴趣的生物样本，例如人体组织或细胞。
然后，从这些样本中提取RNA或DNA，将其转录为互补DNA（cDNA），并进行标记。
接着，将这些标记的cDNA片段加入芯片上的特定位置，称为探针。
这些探针是经过设计和合成的特定序列，可以与目标基因或RNA分子特异性结合。
在数据分析方面，基因芯片的分析流程包括数据预处理、差异分析和功能注释等步骤。
数据预处理主要是对原始芯片数据进行质量控制、标准化和归一化等处理，以消除技术偏差和样本间的差异。
差异分析是通过比较不同处理组的表达谱，找到差异表达的基因或通路，从而揭示不同条件下基因表达的变化。
功能注释是将识别出的差异基因进行生物学功能描述，包括基因本体论（Gene Ontology）、通路富集分析等，从而理解这些基因的生物学意义和参与的生物过程。
基因芯片的应用非常广泛。
在生物医学研究中，它常被用于筛选差异表达的基因，发现与特定疾病相关的生物标志物，探寻病理生理过程中的致病机制等。
例如，通过对癌症患者和正常人组织样本的基因芯片分析，可以发现不同癌症类型的分子标记物，用于早期诊断和治疗监测。
此外，基因芯片还被广泛应用于农业、食品安全、环境监测等领域，用于研究植物生长发育、种子品质、环境胁迫等相关问题。
然而，基因芯片的数据分析也面临一些挑战。
首先，由于芯片技术的快速发展，数据量急剧增加。
如何高效地处理和存储这些庞大的数据成为一个问题。
其次，芯片技术本身存在一定的误差和噪音，如何准确地分析和解释数据结果也是一个难题。
此外，芯片分析常常需要结合其他实验验证结果，以确认差异表达基因的生物学意义。
总的来说，基因芯片及其数据分析是现代生物学和医学研究中的重要工具。
聚类分析-基因芯片ppt课件
常用的系统聚类方法
❖ 一、最短距离法 ❖ 二、最长距离法 ❖ 三、中间距离法 ❖ 四、类平均法 ❖ 五、重心法 ❖ 六、离差平方和法(Ward方法)
❖ 最短距离法、最长距离法、可变法、类平均法、可 变类平均法和离差平方和法都具有单调性，但中间 距离法和重心法不具有单调性。
类的个数
❖ 如果能够分成若干个很分开的类，则类的个数就比 较容易确定；反之，如果无论怎样分都很难分成明 显分开的若干类，则类个数的确定就比较困难了。
❖ 确定类个数的常用方法有： 1.给定一个阈值T。 2.观测样品的散点图。 3.使用统计量。包括R：2 统计量，半偏R2 统计量， 伪F 统计量和伪t2 统计量。
一、最短距离法
❖ 定义类与类之间的距离为两类最近样品间的距离， 即
DKL
min
iGK , jGL
dij
最短距离法的聚类步骤
❖ (1) 规定样品之间的距离，计算 n 个样品的距离矩
阵 D0 ，它是一个对称矩阵。
❖ ❖
(合 (23))并选计成择算一新D个类0新中G类的M 与，最任记小一为元类G素MG，，J 设之即为间G距MDK离L ，G的K则递将G推LG公K 和式为GL
❖ (3)重复步骤(2)，直至所有的样品都不能再分配为止。
❖ 最终的聚类结果在一定程度上依赖于初始凝聚点或 初始分类的选择。经验表明，聚类过程中的绝大多 数重要变化均发生在第一次再分配中。
例6.4.2
❖ 对例6.3.3使用k均值法进行聚类，聚类前对各变量作 标准化变换，聚类结果如下：