生物信息学讲解——基因芯片数据分析
生物信息学中基因芯片数据分析技术研究
生物信息学中基因芯片数据分析技术研究随着科技的不断进步和发展，生物学领域的研究越来越深入和精细。
在这个过程中，生物信息学作为辅助工具，尤其是在了解基因组层面上的一些规律和特点方面，发挥了越来越重要的作用。
基因芯片正是其中最具代表性和实用性的手段之一。
基因芯片技术的原理基因芯片是一种用于研究基因组和蛋白质组等生物大分子的新型试剂。
简单来说，其主要原理是在芯片上通过把大量的DNA序列或蛋白质分子固定在特殊的基板表面上，再检测其与待检测物质之间的互作和反应，从而得到信息，进行分析。
如何进行基因芯片数据分析？基因芯片数据分析，通常可以分为质控、数据预处理、差异基因筛选以及生物信息学分析四个步骤。
首先，对于基因芯片数据，首先应该进行质控，即对样本RNA 质量进行评估，检查芯片的杂散等情况，保证后续的数据分析的可靠性和精度。
这一步骤非常重要，对于样品的选择、实验的设计和数据的解读等环节都具有着重要的指导意义。
其次，是数据预处理。
该步骤的主要目的是为了解决不同芯片生产商的芯片差异、芯片平台的差异所带来的影响，以及剔除在后续分析中不需要的任务信号的杂讯等问题。
常用的方法包括：数据归一化、探针修正、表达值计算等。
之后是差异基因筛选。
在差异基因筛选时，通常采用统计学方法，比如：T检验、ANOVA或方差分析、FDR（False Discovery Rate）等方法，对比两个或多个样品的表达水平的差异，并将不同基因的变化情况进行比较。
这一步骤通常占据了整个芯片数据分析的主要部分。
最后是生物信息学分析。
通过对筛选到的差异基因进行生物功能注释、通路富集分析、蛋白质-蛋白质互作网络分析等方法，可以揭示这些差异基因在调节生物系统中的作用和调控原理，为进一步的生物学研究提供有力支持。
基因芯片技术的应用基因芯片技术在生物医学研究领域有着广泛的应用。
比如，利用该技术，可以对肿瘤细胞的基因表达水平进行全局分析，从而为癌症的分子诊断、治疗提供依据。
生物信息学在基因芯片中的应用
生物信息学在基因芯片中的应用
基因芯片是一种高通量的基因检测技术，在生命科学研究中有着
广泛的应用。
基因芯片通过固定大量DNA序列在微芯片上，实现对数
百个或上千个基因同时进行检测和分析。
生物信息学的方法和技术在
基因芯片中的应用发挥了重要的作用。
首先，生物信息学在基因芯片数据的处理和分析中扮演着重要的
角色。
基因芯片所产生的数据量庞大，需要利用生物信息学技术进行
数据的清洗、预处理、分析和解释。
这些步骤包括基因表达量的计算、基因差异表达分析、信号通路分析、基因注释等等。
这些分析方法往
往涉及到统计学、机器学习、网络分析等生物信息学领域的技术。
其次，生物信息学还可以用于筛选和设计适合于基因芯片的探针
序列。
探针是基因芯片上的重要组成部分，其质量和性能关系到基因
芯片的检测能力和精度。
使用生物信息学的方法，可以预测和分析探
针序列的互补性、特异性、重复性等多个指标，从而设定设计和选择
优秀的探针序列。
总之，生物信息学在基因芯片技术中的应用是不可或缺的。
它为
基因芯片提供了强大的数据分析手段，可以更加深入地研究生命科学
中各种不同的生物过程。
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。
生物芯片数据分析简介
一、基因芯片与基因表达 二、基因表达谱统计与分类分析 三、Ontology与基因功能注释 四、基于芯片数据的pathway分析
一、基因芯片与基因表达
什么是生物芯片？
一块指甲大小（1cm3 ）的有多聚赖氨酸包被的硅片或其 它固体支持物（如玻璃片、硅片、聚丙烯膜、硝酸纤维 素膜、尼龙膜等 ）。 生物芯片通过微加工和微流体系 统将生化分析中的样品制备、生 化反应、及结果检测有机地结合 集成在一起 。 具有高速度、分析自动化、及高 度并行处理能力 。
Subcellular components where a gene-product is found. Encompasses subcellular structures, locations, and macromolecular complexes
GO example
(Browser at /cgi-bin/go.cgi)
cDNA microarray
microRNA Chip
Biological question
Experimental design Microarray experiment
Image analysis
Normalization
Estimation
Testing
Clustering
Discrimination
13,601 Genes
Signal Transduction Ligand Binding or Carrier Motor Protein
GO Analysis—目标基因群显著性、靶向性基因功能分析。 Go Analysis对目标基因（差异基因等）进行GO分类，而后 对GO进行基于离散分布的显著性分析、误判率分析、富集度 分析，得出与实验目的有显著联系的、低误判率的、靶向性 的基因功能分类，该分类即导致样本性状差异的最重要的功 能差别，其所属基因是进一步验证的重要目标基因。 数据要求：标有上调和下调比值的差异基因列表。
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
实验6 基因芯片数据处理分析与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） 。
基因芯片小知识（二）数据分析
基因芯片小知识（二）数据分析提取生物样品的mRNA并反转录成cDNA，同时用荧光素或同位素标记。
在液相中与基因芯片上的探针杂交，经洗膜后用图像扫描仪捕获芯片上的荧光或同位素信号，由此获得的图像就是基因芯片的原始数据（raw data），也叫探针水平数据。
获取探针水平的数据是芯片数据处理的第一步，然后需要对其进行预处理（pre-processing），以获得基因表达数据（gene expression data）。
基因表达数据通常用矩阵形式表示，称为基因表达矩阵。
基因表达矩阵的每一行代表一个基因的表达量，一列代表一个样本的所有基因的表达情况。
一背景（background）处理背景处理即过滤芯片杂交信号中属于非特异性的背景噪音部分。
一般以图像处理软件对芯片划格后，每个杂交点周围区域各像素吸光度的平均值作为背景。
但此法存在芯片不同区域背景扣减不均匀的缺点，同时会使1％～5％的点产生无意义的负值。
也可利用芯片最低信号强度的点（代表非特异性的样本与探针结合值）或综合整个芯片非杂交点背景所得的平均值做为背景。
Brown等提出利用整个芯片杂交点外的平均吸光度值作为背景的best-fit方法，使该问题得到较好的解决，并有效地提高了处理数据的质量。
背景处理之后，我们可以将芯片数据以矩阵的格式输出。
数据筛选经过背景校正后的芯片数据中可能会产生负值，显然负值是没有生物学意义的。
数据集中还可能包括一些单个异常大（或小）的峰（谷）信号，它们被认为是随机噪声。
另外，对于负值和噪声信号，通常的处理方法就是将其去除。
然而，数据的缺失（除了上述原因会造成数据缺失以外，扫描的过程中也可能会产生缺失）对后续的统计分析（尤其是层式聚类和主成分分析）有致命的影响，所以在进行分析前需要数据筛选。
数据筛选的步骤是先筛选点样，然后是数据标准化、截断异常值，最后筛选基因。
1 点样筛选点样筛选指在单独芯片上对点样进行筛选，主要用于质量控制目的，以去除“坏”点样。
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。
基因芯片分析
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：
基因芯片数据分析
(1) cDNA microarrays
cDNA clones
载玻片
差异表达基因的筛选
Treatment / control Normal / tumor tissue Brain / liver …
荧光标记的靶基因
(2) DNA chips
DNA chips的制备：Affymetrix photolitography
探针长度：25 bp 每个基因：22-40个探针 Perfect Match (PM) vs.
MisMatch (MM) probes
A. 选择硅片、玻璃片、瓷片或聚丙烯膜、尼龙膜等支持物 B. 采用光导化学合成和照相平板印刷技术在硅片等表面合成寡核苷酸探 针; 或者通过液相化学合成寡核苷酸链探针，或PCR技术扩增基因序列， 由阵列复制器，或阵列机及电脑控制的机器人，将不同探针样品定量点 样于带正电荷的尼龙膜或硅片等相应位置上 C. 紫外线交联固定后即得到DNA微阵列或芯片
基因芯片数据分析
1. 基因芯片(Microarray) 2. 图像处理与数据标准化 3. 基因芯片的数据分析
1. 基因芯片简介
基因芯片 (1987): 固定有寡核苷酸、DNA或cDNA等 的生物芯片。利用这类芯片与标记生物样品进行杂 交，可对样品基因表达谱生物信息进行快速定性和 定量分析。
高通量、点阵以及Northern杂交 同时测定细胞内数千个基因的表达情况 将mRNA反转录成cDNA与芯片上的探针杂交
芯片的体积非常小：微量样品的检测 基因表达情况的定量分析
生物芯片的基本要点
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。
基因芯片数据功能分析
生物信息学在基因芯片数据功能分析中的应用2009-4-29随着人类基因组计划(Human Genome Project)即全部核苷酸测序的即将完成，人类基因组研究的重心逐渐进入后基因组时代(PostgenomeEra)，向基因的功能及基因的多样性倾斜。
通过对个体在不同生长发育阶段或不同生理状态下大量基因表达的平行分析，研究相应基因在生物体内的功能，阐明不同层次多基因协同作用的机理，进而在人类重大疾病如癌症、心血管疾病的发病机理、诊断治疗、药物开发等方面的研究发挥巨大的作用。
它将大大推动人类结构基因组及功能基因组的各项基因组研究计划。
生物信息学在基因组学中发挥着重大的作用,而另一项崭新的技术——基因芯片已经成为大规模探索和提取生物分子信息的强有力手段，将在后基因组研究中发挥突出的作用。
基因芯片与生物信息学是相辅相成的，基因芯片技术本身是为了解决如何快速获得庞大遗传信息而发展起来的，可以为生物信息学研究提供必需的数据库，同时基因芯片的数据分析也极大地依赖于生物信息学，因此两者的结合给分子生物学研究提供了一条快捷通道。
本文介绍了几种常用的基因功能分析方法和工具：一、GO基因本体论分类法最先出现的芯片数据基因功能分析法是GO分类法。
Gene Ontology（GO，即基因本体论）数据库是一个较大的公开的生物分类学网络资源的一部分，它包含38675个Entrez Gene注释基因中的17348个，并把它们的功能分为三类：分子功能，生物学过程和细胞组分。
在每一个分类中，都提供一个描述功能信息的分级结构。
这样，GO中每一个分类术语都以一种被称为定向非循环图表（DAGs）的结构组织起来。
研究者可以通过GO分类号和各种GO数据库相关分析工具将分类与具体基因联系起来，从而对这个基因的功能进行描述。
在芯片的数据分析中，研究者可以找出哪些变化基因属于一个共同的GO功能分支，并用统计学方法检定结果是否具有统计学意义，从而得出变化基因主要参与了哪些生物功能。
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)
基因芯片数据分析
第三步：模型评估
第7次课 基因芯片数据分析
研究现状与最新进展
内容提要
1. 数据预处理 2. 寻找差异基因 3. 聚类分析 4. 分类分析 5. 通路与功能分析 6. 基因调控网络构建
1. 数据预处理
校正前后的芯片MA散点图
2. 寻找差异基因
根据p值和变化倍数确定差异表达基因
3. 聚类分析
目的: 基于相似性或者差异程度，对基因/样品进行划分， 每一个分组称为一个“cluster” 划分多少组：生物学背景，用户定义
自组织映射神经网络
优点是自动提取样本数据中的信息，是一种全局 的决策方法，能避免陷入局部最小。具有更稳健 更准确的特点，对噪声稳定，一般不依赖于数据 分布的形状。
缺点在于必须实现人为设定类的数目与学习参数， 而且学习时间较长
(四)双向聚类
双向聚类：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。
层次聚类方法
目前运用在芯片数据分析中最多的聚类方法， 得到类似于进化分析的系统树图。
其主要思想是先计算n个样本类间的距离，再 将相似性最高的两类合并为一个新类，得到n1类的矩阵，不断重复这个过程直至所有的基 因融合成为一个大类。
层次聚类
乳腺癌亚型分类研究
乳腺癌亚型：根据浸润性乳腺癌基因表达情况分类 采用层次聚类法
基因芯片聚类分析举例
例1. 酵母新陈代谢的时序基因芯片数据分析 例2. 芯片数据的基因本体富集性分析
聚类方法的问题
问题：下面的情况有用吗？
距离度量问题：怎样定义？ 更复杂的方法： manifold clustering
5. 芯片数据的分类分析
线性判别分析(LDA)：找边界 K临近(KNN)：和“朋友”保持一致 机器学习方法:
垂体瘤的基因芯片数据生物信息学分析
interaction network and screens out key genes and predicts key transcription factors.Results In this study, a total of 354 eligible differentially
expressed genes were screened, of which 296 genes were up-regulated and 58 genes were down-regulated. GO enrichment analysis showed that it was
Abstract：Objective To apply bioinformatics technology to screen key genes and pathways involved in the occurrence and development of pituitary
tumors, and to provide new targets for the treatment of pituitary tumors. Methods Based on the gene expression microarray chip datasets GSE51618
因表达微阵列芯片数据集 GSE51618 及 GSE26966袁使用在线分析工具 GEO2R 筛选差异表达基因袁利用 GeneOntology渊GO冤和
Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes渊KEGG冤对差异基因的功能进行富集分析袁通过 STRING 及 Cytoscape 构建蛋白-蛋
论著
医学信息 2020 年 3 月第 33 卷第 6 期
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(二)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
为什么 调整不同栅格(grids)间的数据离散度 方法：计算不同栅格的尺度因子
2. 片间标化(multiple-slide normalization)
线性标化法(linear scaling methods) 与芯片内标化的尺度调整(scale adjustment) 方法类似 非线性标化法(non-linear methods) 分位数标化法(quantile normalization) 两张芯片的表达数据的分位数标化至相同，即分 布于对角线上
c(A) 为M 对A 的拟合函数 标化后的数据
(3) 点样针依赖的标化(within-print-tip-gro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
(4) 尺度调整(scale adjustment)
第四节 差异表达分析
(1) 全局标化(global normalization)
假设： R=k*G 方法:
c=log2k：中值或均值
(2) 荧光强度依赖的标化(intensity dependent normalization)
为什么 方法: scatter-plot smoother lowess拟 合
3. 染色互换实验(dye-swap experiment ) 的标化
芯片1 芯片2
实验组 cy5(R) cy3(G)
对照组 cy3(G’) cy5(R’)
前提假设：c︽c’ 方法:
(四) 芯片数据标准化
1. 提取定性信号
(1)对每个探针对计算R R = (PM – MM ) / (PM + MM ) (2)比较R与定义的阈值Tau(小的正值，默 认值为0.015 ). (3) 单侧的Wilcoxon’s Signed Rank test产生p值，根据p值定义定量信号值 Present call Marginal call Absent call
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)
(二) 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
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、原位合成芯片
四、光纤微珠芯片(Bead Array)
五、基因表达仓库 Gene Expression Omnibus，GEO 六、斯坦福微阵列数据库 The Stanford Microarray Database，SMD 七、其他常用基因表达数据库 ArrayExpress、CGED
第三节 基因芯片数据预处理
二、对数转换
对芯片数据做对数化转换后，数据可近似正态分布
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。 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
四、补缺失值
(一)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
(二)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。
(三) cDNA芯片数据标准化处理
1. 片内标化(within-slide normalization)
2. 提取定量信号 (1)分析步骤 获取探针水平数据 背景值效正 标准化处理 探针特异背景值效正 探针集信号的汇总
(2)分析方法
log2 ( R / G)
log2 RG
M = log2R - log2G A = (log2R + log2G)/2
前面提及的标准化方 法仅效正了数据分布的 中心，在不同的栅格间 log-Ratios 的方差也 不同。
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
3. 回归法
4. 其他方法
五、数据标准化
(一)为什么要进行数据标准化
存在不同来源的系统误差 1. 染料物理特性差异(热光敏感性，半衰期等) 2. 染料的结合效率 3. 点样针差异 4. 数据收集过程中的扫描设施 5. 不同芯片间的差异 6. 实验条件差异
第二节 芯片平台及数据库
General Microarray Platform and Database
一、cDNA微阵列芯片
二、寡核苷酸芯片
寡核苷酸芯片类似于cDNA芯片，但是 在探针的设计上优于cDNA芯片，它的探针 并不是来源于cDNA克隆，而是预先设计并 合成的代表每个基因特异片段的约 50mer 左右长度的序列，然后将其点样到特定的 基质上制备成芯片，从而克服了探针序列 太长导致的非特异性交叉杂交和由于探针 杂交条件变化巨大导致的数据结果的不可 靠 。