第六讲 基因芯片数据质量

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基因芯片的数据分析

基因芯片的数据分析

基因表达谱芯片的数据分析基因芯片数据分析就是对从基因芯片高密度杂交点阵图中提取的杂交点荧光强度信号进行的定量分析,通过有效数据的筛选和相关基因表达谱的聚类,最终整合杂交点的生物学信息,发现基因的表达谱与功能可能存在的联系。

然而每次实验都产生海量数据,如何解读芯片上成千上万个基因点的杂交信息,将无机的信息数据与有机的生命活动联系起来,阐释生命特征和规律以及基因的功能,是生物信息学研究的重要课题[1]。

基因芯片的数据分析方法从机器学习的角度可分为监督分析和非监督分析,假如分类还没有形成,非监督分析和聚类方法是恰当的分析方法;假如分类已经存在,则监督分析和判别方法就比非监督分析和聚类方法更有效率。

根据研究目的的不同[2,3],我们对基因芯片数据分析方法分类如下。

(1)差异基因表达分析:基因芯片可用于监测基因在不同组织样品中的表达差异,例如在正常细胞和肿瘤细胞中;(2)聚类分析:分析基因或样本之间的相互关系,使用的统计方法主要是聚类分析;(3)判别分析:以某些在不同样品中表达差异显著的基因作为模版,通过判别分析就可建立有效的疾病诊断方法。

1 差异基因表达分析(difference expression, DE)对于使用参照实验设计进行的重复实验,可以对2样本的基因表达数据进行差异基因表达分析,具体方法包括倍数分析、t检验、方差分析等。

1.1倍数变化(fold change, FC)倍数分析是最早应用于基因芯片数据分析的方法[4],该方法是通过对基因芯片的ratio值从大到小排序,ratio 是cy3/cy5的比值,又称R/G值。

一般0.5-2.0范围内的基因不存在显著表达差异,该范围之外则认为基因的表达出现显著改变。

由于实验条件的不同,此阈值范围会根据可信区间应有所调整[5,6]。

处理后得到的信息再根据不同要求以各种形式输出,如柱形图、饼形图、点图等。

该方法的优点是需要的芯片少,节约研究成本;缺点是结论过于简单,很难发现更高层次功能的线索;除了有非常显著的倍数变化的基因外,其它变化小的基因的可靠性就值得怀疑了;这种方法对于预实验或实验初筛是可行的[7]。

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。

基因芯片简介

基因芯片简介

(4)杂交信号检测
• 对于用荧光素标记经扩增(也可用其他 放大术)的序列或样品,与芯片上的 探针进行杂交,然后冲洗,采集荧光图 像。 • 图像的采集用落射荧光显微镜 或电荷偶 联装置照相机 非共聚焦激光扫描仪等进 行。
2、基因芯片对于生物分子信息检测的作用和意义 • 在生命科学领域中,基因芯片为分子生物学、 生物医学等研究提供了强有力的手段。 • 利用基因芯片技术,可研究生命体系中不同 部位、不同生长发育阶段的基因表达,比较 不同个体或物种之间的基因表达,比较正常 和疾病状态下基因及其表达的差异。 • 基因芯片技术也有助于研究不同层次的多基 因协同作用的生命过程,发现新的基因功能, 研究生物体在进化、发育、遗传过程中的规 律。
• 另一种方法是点样法。
• 基因芯片点样法首先按常规方法制备cDNA(或寡 核苷酸)探针库,然后通过特殊的针头和微喷头, 分别把不同的探针溶液,逐点分配在玻璃、尼龙或 者其它固相基底表面上不同位点,并通过物理和化学 的结合使探针被固定于芯片的相应位点。
(3)靶基因样品的制备及芯片杂交
• 根据基因芯片的检测目的不同,可以把样品制 备方法分为 • 用于表达谱测量的mRNA样品制备 • 用于多态性(或突变)研究的基因样品的制备
重组的互补序列
TATGCAATCTAG
靶序列
荧光标记的样品
共聚焦显微镜
基因芯片 获取荧光图象
杂交
探针设计 杂交结果分析
基因芯片杂交结果图
(2)基因芯片制备
• 基因芯片的制备主要有两种基本方法: • 一是在片合成法,
• 在片合成法是基于组合化学的合成原理,它通过一组 定位模板来决定基片表面上不同化学单体的偶联位 点和次序。在片合成法制备DNA芯片的关键是高空 间分辨率的模板定位技术和固相合成化学技术的精 巧结合。

生物信息学和基因芯片PPT讲稿

生物信息学和基因芯片PPT讲稿
• 基因芯片的制备主要有两种基本方法:
• 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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当前你正在浏览到的事第三页PPTT,共二十九页。
生物信息学和基因芯片课件

实验6 基因芯片数据处理分析与GO分析

实验6 基因芯片数据处理分析与GO分析
实验六: 基因芯片数据处理和分析、GO 分析
实验目的:
1. 学会使用 TM4 软件集对芯片数据进行处理和分析,学会使用 Cluster 进行聚类分析 3. 学会 GO 语义及其相关注释的浏览与搜索,学会使用 DAVID 进行基因集功能富集分析
实验内容:
一、基因芯片数据处理和分析
基因芯片或称微阵列(microarray)能够平行、高通量地检测成千上万基因转录本的表 达水平, 应用芯片技术可以比较正常和异常细胞中的表达, 帮助识别疾病相关基因和药物作 用靶标,分析复杂疾病的致病机制,也可以揭示基因间的表达调控关系。基因芯片数据处理 包括芯片杂交实验芯片数据采集(扫描)数据基本处理提交数据库生物信息学分析 等步骤,涉及很多不同的实验类型。这里介绍 TIGR 中心开发的 TM4 软件包,应用 MeV、 Cluster 和 TreeView 等软件对相关基因表达谱进行聚类分析和差异表达基因的筛选。
Figure 6.11 ( 2 ) 数 据 导 入 : 点 击 “Browse” 按 钮 , 打 开 软 件 自 带 的 表 达 量 数 据 文 件 :
TDMS_format_sample.txt , 样 本 数 据 便 自 动 加 载 到 “Expression File Loader” 窗 口 下 方 的 “Expression Table”栏(Figure 6.12) 。实验数据类型有两个选项:双色芯片(Two-color Array) 和单色芯片(Single-color Array) ,本例选择双色芯片。单击“Load”按钮将数据导入。
Figure 6.12 (3)显示基因表达情况:通过 Multiple Array Viewer 窗口看热图(Heat map) ,了解每 个基因在不同样本中的相对表达量(Figure 6.13) 。

基因芯片(Affymetrix)分析1:芯片质量分析

基因芯片(Affymetrix)分析1:芯片质量分析

基因芯⽚(Affymetrix)分析1:芯⽚质量分析TAIR,NASCarray 和 EBI 都有⼀些公开的免费芯⽚数据可以下载。

本专题使⽤的数据来⾃NASCarray(Exp350),也可以⽤FTP直接下载。

下载其中的CEL⽂件即可(.CEL.gz),下载后解压缩到同⼀⽂件夹内。

该实验有1个对照和3个处理,各有2个重复,共8张芯⽚(8个CEL⽂件)。

为什么要进⾏芯⽚质量分析?不是每个⼈做了实验都会得到⾼质量的数据,花了钱不⼀定就有回报,这道理⼤家都懂。

芯⽚实验有可能失败,失败的原因可能是技术上的(包括⽚⼦本⾝的质量),也可能是实验设计⽅⾯的。

芯⽚质量分析主要检测前者。

1 R软件包安装使⽤到两个软件包:affy,simpleaffy:library(BiocInstaller)biocLite(c("affy", "simpleaffy"))另外还需要两个辅助软件包:tcltk和scales。

tcltk⼀般R基础安装包都已经装有。

install.packages(c("tcltk", "scales"))2 读取CEL⽂件载⼊affy软件包:library(affy)library(tcltk)选取CEL⽂件。

以下两种⽅法任选⼀种即可。

第⼀种⽅法是通过选取⽬录获得某个⽬录内(包括⼦⽬录)的所有cel⽂件:# ⽤choose.dir函数选择⽂件夹dir <- tk_choose.dir(caption = "Select folder")# 列出CEL⽂件,保存到变量cel.files <- list.files(path = dir, pattern = ".+\\.cel$", ignore.case = TRUE,s = TRUE, recursive = TRUE)# 查看⽂件名basename(cel.files)第⼆种⽅法是通过⽂件选取选择⽬录内部分或全部cel⽂件:# 建⽴⽂件过滤器filters <- matrix(c("CEL file", ".[Cc][Ee][Ll]", "All", ".*"), ncol = 2, byrow = T)# 使⽤tk_choose.files函数选择⽂件cel.files <- tk_choose.files(caption = "Select CELs", multi = TRUE, filters = filters,index = 1)# 注意:较⽼版本的tk函数有bug,列表的第⼀个⽂件名可能是错的basename(cel.files)## [1] "NRID9780_Zarka_2-1_MT-0HCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [2] "NRID9781_Zarka_2-2_MT-0HCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"## [3] "NRID9782_Zarka_2-3_MT-1HCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [4] "NRID9783_Zarka_2-4_MT-1HCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"## [5] "NRID9784_Zarka_2-5_MT-24HCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [6] "NRID9785_Zarka_2-6_MT-24HCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"## [7] "NRID9786_Zarka_2-7_MT-7DCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [8] "NRID9787_Zarka_2-8_MT-7DCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"读取CEL⽂件数据使⽤ReadAffy函数,它的参数为:# Not run. 函数说明,请不要运⾏下⾯代码ReadAffy(..., filenames = character(0), widget = getOption("BioC")$affy$use.widgets,compress = getOption("BioC")$affy$compress.cel, celfile.path = NULL, sampleNames = NULL,phenoData = NULL, description = NULL, notes = "", rm.mask = FALSE, rm.outliers = FALSE,rm.extra = FALSE, verbose = FALSE, sd = FALSE, cdfname = NULL)除⽂件名外我们使⽤函数的默认参数读取CEL⽂件:data.raw <- ReadAffy(filenames = cel.files)读⼊芯⽚的默认样品名称是⽂件名,⽤sampleNames函数查看或修改:sampleNames(data.raw)## [1] "NRID9780_Zarka_2-1_MT-0HCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [2] "NRID9781_Zarka_2-2_MT-0HCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"## [3] "NRID9782_Zarka_2-3_MT-1HCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [4] "NRID9783_Zarka_2-4_MT-1HCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"## [5] "NRID9784_Zarka_2-5_MT-24HCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [6] "NRID9785_Zarka_2-6_MT-24HCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"## [7] "NRID9786_Zarka_2-7_MT-7DCA(SOIL)_Rep1_ATH1.CEL"## [8] "NRID9787_Zarka_2-8_MT-7DCB(SOIL)_Rep2_ATH1.CEL"sampleNames(data.raw) <- paste("CHIP", 1:length(cel.files), sep = "-")sampleNames(data.raw)## [1] "CHIP-1" "CHIP-2" "CHIP-3" "CHIP-4" "CHIP-5" "CHIP-6" "CHIP-7" "CHIP-8"3 查看芯⽚的基本信息Phenotypic data数据可能有⽤,可以修改成你需要的内容,⽤pData函数查看和修改:pData(data.raw)## sample## CHIP-1 1## CHIP-2 2## CHIP-3 3## CHIP-4 4## CHIP-5 5## CHIP-6 6## CHIP-7 7## CHIP-8 8pData(data.raw)$Treatment <- gl(2, 1, length = length(cel.files), labels = c("CK","T"))pData(data.raw)## sample Treatment## CHIP-1 1 CK## CHIP-2 2 T## CHIP-3 3 CK## CHIP-4 4 T## CHIP-5 5 CK## CHIP-6 6 T## CHIP-7 7 CK## CHIP-8 8 TPM和MM查看:# Perfect-match probespm.data <- pm(data.raw)head(pm.data)## CHIP-1 CHIP-2 CHIP-3 CHIP-4 CHIP-5 CHIP-6 CHIP-7 CHIP-8 ## 501131 127.0 166.3 112.0 139.8 111.3 85.5 126.3 102.8## 251604 118.5 105.0 82.0 101.5 94.0 81.3 103.8 103.0## 261891 117.0 90.5 113.0 101.8 99.3 107.0 85.3 85.3## 230387 140.5 113.5 94.8 137.5 117.3 112.5 124.3 114.0## 217334 227.3 192.5 174.0 192.8 162.3 163.3 235.0 195.8## 451116 135.0 122.0 86.8 93.3 83.8 87.3 97.3 83.5# Mis-match probesmm.data <- mm(data.raw)head(mm.data)## CHIP-1 CHIP-2 CHIP-3 CHIP-4 CHIP-5 CHIP-6 CHIP-7 CHIP-8 ## 501843 89.0 88.0 80.5 91.0 77.0 75.0 79.0 72.0## 252316 134.3 77.3 77.0 107.8 98.5 75.0 99.5 71.3## 262603 119.3 90.5 82.0 86.3 93.0 89.3 94.5 83.8## 231099 123.5 94.5 76.5 95.0 89.3 87.8 95.5 91.5## 218046 110.3 93.0 74.8 100.5 86.0 89.5 104.5 102.3## 451828 127.5 77.0 80.3 94.5 72.3 79.0 86.3 67.84 显⽰芯⽚扫描图像(灰度)# 芯⽚数量n.cel <- length(cel.files)par(mfrow = c(ceiling(n.cel/2), 2))par(mar = c(0.5, 0.5, 2, 0.5))# 设置调⾊板颜⾊为灰度pallette.gray <- c(rep(gray(0:10/10), times = seq(1, 41, by = 4)))# 通过for循环逐个作图for (i in 1:n.cel) image(data.raw[, i], col = pallette.gray)如果芯⽚图像有斑块现象就很可能是坏⽚。

基因芯片数据处理流程与分析介绍

基因芯片数据处理流程与分析介绍

基因芯片数据处理流程与分析介绍关键词:基因芯片数据处理当人类基因体定序计划的重要里程碑完成之后,生命科学正式迈入了一个后基因体时代,基因芯片(microarray) 的出现让研究人员得以宏观的视野来探讨分子机转。

不过分析是相当复杂的学问,正因为基因芯片成千上万的信息使得分析数据量庞大,更需要应用到生物统计与生物信息相关软件的协助。

要取得一完整的数据结果,除了前端的实验设计与操作的无暇外,如何以精确的分析取得可信数据,运筹帷幄于方寸之间,更是画龙点睛的关键。

基因芯片的应用基因芯片可以同时针对生物体内数以千计的基因进行表现量分析,对于科学研究者而言,不论是细胞的生命周期、生化调控路径、蛋白质交互作用关系等等研究,或是药物研发中对于药物作用目标基因的筛选,到临床的疾病诊断预测,都为基因芯片可以发挥功用的范畴。

基因表现图谱抓取了时间点当下所有的动态基因表现情形,将所有的探针所代表的基因与荧光强度转换成基本数据(raw data) 后,仿如尚未解密前的达文西密码,隐藏的奥秘由丝丝的线索串联绵延,有待专家抽丝剥茧,如剥洋葱般从外而内层层解析出数千数万数据下的隐晦含义。

要获得有意义的分析结果,恐怕不能如泼墨画般洒脱随兴所致。

从raw data 取得后,需要一连贯的分析流程(图一),经过许多统计方法,才能条清理明的将raw data 整理出一初步的分析数据,当处理到取得实验组除以对照组的对数值后(log2 ratio),大约完成初步的统计工作,可进展到下一步的进阶分析阶段。

图一、整体分析流程。

基本上raw data 取得后,将经过从最上到下的一连串分析流程。

(1) Rosetta 软件会透过统计的model,给予不同的权重来评估数据的可信度,譬如一些实验操作的误差或是样品制备与处理上的瑕疵等,可已经过Rosetta error model 的修正而提高数据的可信值;(2) 移除重复出现的探针数据;(3) 移除flagged 数据,并以中位数对荧光强度的数据进行标准化(Normalized) 的校正;(4) Pearson correlation coefficient (得到R 值) 目的在比较技术性重复下的相似性,R 值越高表示两芯片结果越近似。

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

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。

基因芯片

基因芯片

※基因芯片技术在非霍奇金淋巴瘤研究中的 应用(2009年) ※基因芯片在中药抗肿瘤机制研究中的应用 (2010年) ※胃癌患者抑郁相关基因的基因芯片研究和 通路分析(2010年)
当前面临的困难
1、样品制备上 当前在标记和测定前都要对样品进行一定 程度的扩增以便提高检测的灵敏度,但仍有不 少人在尝试绕过该问题,这包括固相 PCR 扩 增体系以及大量并行固相克隆方法,两种方法 各有优缺点,但目前尚未取得实际应用。 2、探针的合成与固定复杂 特别是对于制作高密度的探针阵列。使用 光导聚合技术每步产率不高( 95% ),难于 保证好的聚合效果。

2、肝组织RNA的提取和探针制备 肝组织RNA 肝组织RNA的提取和探针制备 提取各样本总RNA,将总RNA分离纯化为 mRNA。mRNA经逆转录标记eDNA探针并纯化。 在一链合成中掺入荧光标记dCTP,用cy3dCTP标记对照组,用Cy5-dCTP标记实验组。 3、杂交 杂交 将基因芯片和杂交探针分别置于水浴中 变性,立即将探针加在基因芯片上,盖玻片封片, 置于杂交舱中,密封,放入杂交箱内杂交。然后按 顺序用SSC和SDS溶液洗涤,室温晾干
1、白血病 人T细胞白血病病毒1(HTLV-1)是成 人T细胞白血病的致病因子,HTI·1引起 白血病的关键是造成异常T细胞的生长和 存活,HTLV.1感染的T细胞可以无限增殖 (不朽性),从而导致恶性转化。
⑴用基因芯片发现有62个基因与VP-16 引起的细胞凋亡有关。 ⑵用基因芯片分析全反式维甲酸能诱 导急性早幼粒细胞白血病的分子机制。 ⑶利用基因表达模式的识别对白血病 进行了分类,发现用基因表达模式可将AML 和ALL区分开,而不必非有生物学或临床区 别。
什么是基因芯片?
基因芯片是将DNA或寡聚核苷酸固定 在固相支持物上,经过生物样品中的DNA 或RNA与之杂交,再通过特定的方法检测 并进行数字化处理,从而得出待测样品的 核酸信息。

判别基因芯片中的整体数据质量

判别基因芯片中的整体数据质量
判别基因芯片中的整体数据质量
误差原因——RNA的标记过程
• 标记反应的过程中不同的mRNA,其逆转 录效率会有所差异,从而导致误差。
• 标记过程中产生误差的主要因素有: (1)mRNA的固有性质与逆转录酶 (2)逆转录引物 (3)荧光染料 (4)标记后产物纯化
判别基因芯片中的整体数据质量
误差原因——杂交过程
针点样、固定、洗脱,通过比较洗脱前后的荧光信号变 化,测定基片的固定率。 • 基片表面的化学基团的稳定性较差,保存时间对其固定 的效率影响很大。
判别基因芯片中的整体数据质量
减少误差——对探针进行检测
• 对于cDNA芯片,所获得的cDNA克隆必须是经过严格测序的, 而且克隆的保存也必须严格,以防止污染。在使用之前以及 PCR之后,还应抽出5%的克隆进行再测序,以判断克隆的位 置是否有错乱或污染。
的差异。
• 实验过程的质控 1)制备过程的原材料检测 2)生产过程 3)成品质控
• 数据处理与矫正
判别基因芯片中的整体数据质量
减少误差——对基片进行检测
• 目前,国内外没有统一的基片质检方案。 • 好的基片背景低﹑DNA的固定能力强﹑平整度,质检
主要考察这三个参数。此外,要检查是否有划痕和污点。 • 每批基片抽出一定比例,用标记有荧光染料的DNA探
判别基因芯片中的整体数据质量
图像和背景都很均一
信号强度不均一
判别基因芯片中的整体数据质量
整体背景高
局部背景高
可能是杂交液或者芯片本身有问题,需要重新进行杂交。
判别基因芯片中的整体数据质量
擦 痕
判别基因芯片中的整体数据质量
质量好的双通道cDNA芯片
判别基因芯片中的整体数据质量
有水渍,洗涤是存在问题

基因芯片分析

基因芯片分析
芯片设计
如何处理和利用信息
数据管理与分析
1.基因芯片数据流关系图
确定目标
选择待检测的 目标序列
探针设计
解决杂交条件一 致性问题
芯片优化
提高芯片制备效 率
数据分析
分析杂交检测结 果及可靠性
数 序 据 列 库 分 查 析 询
公共 数据库
专用 数据库
基因芯片 数据库
杂交 检测 图像
生 物 信 息 学 数 据 挖 掘 数据可视化
一 基因芯片简介
1.基因芯片的发展历史
Southern & Northern Blot
Dot Blot
高通量、 自动化、 灵敏度高
Macroarray
Microarray
2. 基因芯片的分类
(一)按载体材料分类
• 玻璃芯片、硅芯片、陶瓷芯片。
(二)按点样方式分类
• 原位合成芯片、点样芯片。 (三)按基因芯片的使用功能 • 测序芯片、表达谱芯片、基因差异表达分析芯片。


(2)每个单元的中心位于象素点上;
(3)无灰尘等引起的噪声信号;

(4)最小和均匀的图像背景强度。
(3) 数据分析 图象预处理
网格定位
背景滤除 荧光信号提取 归一化处理
网格定位结果
背景区域
背景滤除
70 60 50 40 30 20 10 0 1 2 3 G 4 G C T A T
荧光信号提取
(1) 芯片设计的一般性原则
基因芯片检测的根本原理DNA的变性和复性. 因此探 针如果在同一个芯片上与不同的点进行杂交,要求杂 交的温度要尽可能一致.
Tm: 凡使50%杂交体分子发生变性分解的温度称为解链温 度, 即Tm图像具有以下几个性质:

实验6基因芯片数据处理分析与GO分析

实验6基因芯片数据处理分析与GO分析

实验6基因芯片数据处理分析与GO分析实验背景:基因芯片技术是通过检测靶基因在不同样本中的表达量差异,并分析其生物信息学特性,来揭示基因调控网络与疾病发生发展的过程的一种高通量技术。

基因芯片数据处理和分析是基因芯片研究的关键步骤之一、通过对基因芯片数据进行预处理、差异分析、聚类分析等,可以获得与研究目标相关的基因列表,并进一步进行GO(Gene Ontology)的功能富集分析,揭示差异表达基因的功能特性。

实验目的:通过基因芯片数据处理分析和GO功能富集分析,获得与研究目标相关的差异表达基因,并揭示其在生物学功能、分子过程和细胞组分方面的富集情况,为后续的生物学实验和机制研究提供理论依据。

实验步骤:1.基因芯片数据的预处理:包括数据导入、数据清洗、标准化和基因注释等。

首先,将基因芯片数据导入到数据分析软件中,然后针对数据质量进行清洗,剔除异常值和低质量的基因。

接下来,对基因表达谱数据进行归一化处理,保证不同芯片之间的数据可比性。

最后,对基因进行注释,将基因名与其对应的功能注释进行关联。

2.差异分析:通过比较不同组别之间的基因表达差异,筛选出差异表达基因。

差异分析方法包括t检验、方差分析等。

根据统计学中的显著性水平,设定p值的阈值,将差异表达基因筛选出来。

3.聚类分析:将差异表达基因按照其表达谱进行聚类分析,可将具有相似表达模式的基因聚集在一起。

常用的聚类方法包括层次聚类和K均值聚类等。

实验结果与分析:通过基因芯片数据处理和分析,我们得到了与研究目标相关的差异表达基因。

结合GO分析的结果,我们可以进一步了解这些差异表达基因在生物学功能、分子过程和细胞组分方面的富集情况。

例如,在生物学过程方面,我们可以得知这些基因是否与细胞增殖、凋亡、信号传导等生物学过程相关;在分子功能方面,我们可以了解这些基因是否具有催化活性、结合能力等分子功能特性;在细胞组分方面,我们可以了解这些基因在细胞核、细胞质、细胞膜等细胞组分的分布情况。

生物信息学讲解——基因芯片数据分析

生物信息学讲解——基因芯片数据分析
第七章 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)

基因芯片及其数据分析

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。

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芯片平台实验数据的评估
要得到成功的数据依赖于稳定、成功的实验,得 到真实的荧光信号,很多因素会影响到所获得的 的荧光的质和量,如芯片质量、样本的质量和操 作过程、荧光染料的强度、扫描仪的敏感度等, 另外,图像处理和数据的提取的方法也会影响到 数据的质量。 要评价芯片数据是否可靠,往往首先从芯片图像 开始判断。 要评价芯片数据的好坏,重复实验是必不可少的, 目前不同实验室采用不同的方法利用重复实验的 数据进行评价,可以大致地归纳为两大类: 一是 筛选到的差异表达基因的可靠性,二是统计分析 系统的重复性。
边缘效应
位于芯片的边缘,信号明显比 其它地方弱。
芯片误差来源分析
基因芯片技术是一种半定量的分析手段,存在误 差而且很难克服。 芯片实验的误差来源可以归纳为两大方面:生物 学差异和实验系统误差。生物学上的差异是内在 的,受到遗传和环境因素的影响。实验系统误差 包括两大类:一类是芯片制作带来的误差,另一 类是样本检测过程的误差。 在芯片实验中要尽量降低生物学和实验的误差, 对于后期的数据分析是至关重要的。
实验系统误差
基因芯片制备过程 ——克隆的准确性 —— PCR扩增及纯化过程 ——点样及点样后处理 样本的检测过程 —— RNA抽提方法 —— RNA的标记过程 —— 杂交过程 检测系统的误差 —— 硬件 —— 软件 —— 弱信号
克隆的准确性
目前cDNA克隆的来源主要是商业化公司提 供的克隆,商品化的克隆准确性仅为6585%, 其主要原因是由于含质粒的细菌培养 及质粒抽提过程中的污染造成,另外,克 隆重排过程人为的错误也是主要的错误来 源。
PCR扩增及纯化过程
以下几个原因影响了cDNA的质量:A.模板的质量 , 要得到仅可能好的质量和产量,最好是纯化的自 理做模板,模板不能有污染。B.PCR引物序列的特 异性,不同引物的PCR扩增的效率和特异性不同, 不好的引物常常会产生非特异性扩增,导致多带、 smear,甚至没有任何扩增产物出现。 纯化方法的不同,也会影响芯片的质量。沉淀法 由于离心力的不足,会导致回收率不稳定。树脂 纯化法成本比较高,而且纯化得率也不如沉淀法。
原材料检测 探针
对于cDNA芯片,所获得的cDNA克隆必须是经过严 格测序的,而且克隆的保存也必须严格,以防止 污染。在使用之前以及PCR之后,还可以抽出5% 的克隆进行再测序,以判断克隆的位臵是否有错 乱,污染。 对于直接点样的寡核苷酸芯片,对供应商提供的 寡核苷酸质量也有较高的要求,主要体现在纯度 ﹑序列的正确性﹑浓度等方面,一般需要HPLC纯 化,并要求供应商提供质检结果。我们只能使用 分光光度计测得其浓度和质量状况。根据测得浓 度和体积计算出所给的探针总量。例如,260/280 应该大于1.6,以防止产品中有太多单核苷酸或者 太多引物合成不完全。
如何减少误差
实验设计 — 重复。生物学重复,技术上重复 — 直接比较。使用正反标记或环式标记的方法来 平衡染料和样本的差异。 实验过程的质控 — 制备过程的原材料检测 — 生产过程 — 成品质控 数据处理与矫正
原材料检测 基片
目前国内外还没有统一的基片质检方案,而且由 于基片表面的化学基团的稳定性较差导致保存时 间对其固定的效率影响很大,因此基片质量差异 很大。 好的基片主要体现在背景低﹑DNA的固定能力强﹑ 平整度高等方面,因此质检也主要考察这三方面 的参数。 质检时可以把它放在光亮处,仔细检查基片上是 否有划痕,污点。每批抽出一定比例的基片,直 接用标记有荧光染料的DNA探针点样、固定、洗脱, 通过比较洗脱前后的荧光信号变化测定基片的固 定率。
成品质控 玻片上的cDNA固定浓度
荧光染料染色法。从各批次制备中抽取若干张 芯片在配制染料(SYTO 61 )中浸泡5分钟(室 温),依次用TE、H2O和无水乙醇洗涤。干燥后, 用扫描仪对芯片进行扫描,扫描波长为535 nm。 使用标记的寡核苷酸杂交。使用标记的寡核苷 酸与cDNA杂交可以反映cDNA探针的相对量。 组织的RNA杂交。这种方式完全与正式的实验 相同,因此能最为真实反映芯片的质量。
B
散点图
应用散点图我们可以对 表达谱芯片的质量和操 作进行严格的监控。
将一份样本平均分成两份 进行自身校验实验,理论 上所有点的位臵都应在45 度对角线上,但考虑到系 统误差,散点的分布表现 一定的区域,分布区域越 小,系统越稳定,误差也 越小。
两条红色平行线表示系统本身误 差的阈值,红色平行线中间的点 表示没有表达差异。红色平行线 以外的区域则是偏离较大的点, 在自身比较中代表假阳性。
A log 2 R * G
1 (log 2 R log 2 G ) 2
M — A散点图
在Cy5-Cy3散点图中, 用log2(R)表示横轴 Cy5,log2(G)表示纵 轴Cy3,虽然这个散 点图显示起来非常直 接,但由于在实验中 没有差异表达的基因 总是占绝大多数,所 以此时散点图会表现 出很大的线性,以至 于其它的一些特性难 以观察到。
M-A散点图
M-A散点图反映了表达比率随强度的分布。 M-A图增加了空间的延展性,显示了差异表 达随强度的分布,并且更易观察到两种荧 光强度之间的一些非线性的特征。 还有其它很多数据图形显示方法,比如直 方图显示像素的信号分布,从中可以估计 背景的大小。
单个点的质量
质量低的信号分析可能会导致错误的结论。一般在分析的 时候,往往会先确定质量低的点,并滤除这些点,但这种 处理有时候会过于武断,因为一些低质量点也会蕴含有用 的信息,更好的方法是给高质量点以高的权重值,低质量 点以低的权重值,然后进行分析。 评估单个点质量的方法有两个方面。一方面是根据点的物 理特性,另一方面是看这个点的强度是否与在同一张芯片 上同样的基因或者是重复芯片上同样基因点的强度是否一 致,也就是看重复点的重复性来评估单个点的数据质量。 重复点信号值理论上是满足正态分布,利用所有的重复点 求出它们所满足的正态分布,假如某个信号点的信号值显 著偏离这个正态分布,那么这个信号点的数据质量可能不 是很好。
第六讲
Affymetrix芯片数据
Illumina芯片数据
双通道芯片数据(ScanAlyze)
双通道芯片数据(GenePix)
生物问题
实验设计
失败
芯片实验
质量控制
图像处理
数据归一化
数据预处理
通过
数据分析 差异基因 假设检验 聚类分析 分类分析
Hale Waihona Puke 生物学验证和解释基因芯片数据质量
芯片图像的质量
点样及点样后处理
点样仪的精密度和磨损程度影响芯片矩阵的齐整 度和点大小的均匀性,虽然理论上点的质量不影 响两种荧光的比值,但由于软件对不同质量的点 信号的提取和识别程度不同,所以会导致较大的 误差 点样针的清洗性能是否好,在两次取样之间需要 进行点样针的清洗,尤其对于裂缝针或空心针, 容易有残留液体,导致DNA探针的交叉污染 点样针磨损程度,和针堵塞的情况造成点的大小 和形状都不同 点样后处理包括,水合、交联、洗脱未结合的探 针、封闭等步骤,这个过程会影响到DNA固定在芯 片上的效率
硬件
不同的扫描方式就会带来误差,即使使用 同一类但由不同公司生产的扫描仪,由于 硬件配臵和光路设计的不同,也会带来一 定的误差。 光漂白现象也会对芯片数据的质量带来一 定的误差。
软件
芯片数据的一个很主要的误差来源。 不同软件的数据提取方法,由于其核心算法不同, 同样的原始图片,最后得到的原始数据多少会有 些不同。 同一套软件而言,取点(信号)和背景的原理也 有好几种,得出的数据也有一定的偏差。 软件的质量会影响扫描图像定位的准确程度和数 据的精确性等重要参数,因此需要选择质量好的 图像处理软件。
自身比较实验
衡量筛选到的差异表达基因的可靠性
自身比较实验
因为自身比较实验理论上不存在差异表达基因 (真阳性),但实际上会检测到少量基因的实验 组/对照组比值超过阈值,这些即为假阳性基因 。 由于芯片上所有的基因都应该为阴性基因,因此 这时假阳性率为假阳性基因数占芯片上基因总数 的百分率。 但阈值是人为设定的主观标准,建立在阈值的基 础上来判断假阳性存在很大的主观性。另外,假 阴性及假阴性率更无法通过任何实验加以测定。 在特定的阈值下,假阳性率的大小可以反映出芯 片系统的误差情况,假阳性率高,则芯片数据误 差大,反之,则误差小。因此,假阳性率可以作 为一个芯片平台的重要质量指标。假阳性率越低, 芯片平台的可靠性越高。
RNA抽提方法
RNA的质和量直接影响标记效率和实验的成 功率,可以说是导致芯片实验失败的最主 要的原因 不同的物种、不同的组织类型由于细胞成 分的不同导致RNA的纯度和得率有较大的差 异,有些甚至需要特殊的实验流程
RNA的标记过程
标记反应的过程中不同的mRNA其逆转录效 率会有所差异,从而导致误差。 标记过程中产生误差的主要因素有:(1) mRNA的固有性质与逆转录酶(2)逆转录引 物 (3)荧光染料 (4)标记后产物纯化
杂交过程
杂交是个非常复杂的过程,它受到了各种 各样因素的影响,如杂交的时间、空间、 玻片的表面化学性质(亲水性、疏水性), cDNA在玻片表面上的分布和结构)、温度、 杂交液的配方和浓度等等,如果考虑到探 针和靶序列的长度、G+C含量、SNP(位点多 态性)对于杂交及非特异性杂交的影响,情 况会更复杂。
基于芯片的图像处理信号点的质量
一、信号点的大小和规则程度。一些 信号点直径太小或者形状不规则,和 圆相差太大,这些点通常认为质量不 是很好;二、信噪比。只有信噪比比 较高的信号点,数据的可信度才高; 三、信号点周围的背景强度。假如某 个信号点周围的背景远远大于其他信 号点周围的背景,那么这个信号点很 可能被污染了;四、信号点背景的均 一程度。只有背景均一程度高的信号 点,才是质量高的点;五、信号的饱 和程度。饱和像素过多的信号点的数 据的准确性是令人怀疑的。
生产过程 PCR产物的质检
PCR的污染控制是一个很重要的环节,严格 遵守操作规程外。 质检PCR产物质量主要采用的方法是琼脂糖 凝胶电泳,一个合格的产物,要求电泳条 带是清晰的单带。条带的亮度代表了扩增 的量,如果是多条带或拖尾(smear),则 PCR产物的质量就达不到要求。 有条件的还可以对纯化后的每个PCR产物用 96孔的紫外分光光度计进行定量分析。
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