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
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
基因芯片原理及数据分析01
基因芯片数据分析流程
生物学问题 实验设计 芯片实验 图像采集和处理（图像分析） 预处理和标准化 聚类分析 差异表达基因分析 判别分析 基因网络分析
生物学解释和验证
基因芯片数据分析
基因芯片数据的预处理是一个十分关键的步
骤，通过数据过滤获取需要的数据、数据转 换满足正态分布的分析要求、缺失值的估计 弥补不完整的数据、数据归一化纠正系统误 差等处理为后续分析工作做准备，预处理分 析的重要性并不亚于基因芯片的后续分析， 它将直接影响后续分析是否能得到预期的结 果 ，Arraytools
基因芯片原理及数据分析
杨德印 生物信息学系
参考教材和资料
《基因芯片数据分析与处理》李瑶 化学工业出版社 2006年 《生物芯片分析》 [美]M.谢纳 著 科学出版社 《DNA芯片技术的方法与应用》 马文丽 郑文岭 广东科 技出版社 《生物芯片技术》 邢婉丽 程京 清华大学出版社 《生物芯片技术》 陈忠斌 化学工业出版社 《基因芯片与功能基因组》 李瑶 化学工业出版社 Google,ncbi,endnote:网络资源，文章（Paper） 相关关键词microarray,gene chip，gene expression
数据
数据表示：常用矩阵表示，即行列表示
含义 主要基因芯片数据库 smd,Geo(www.ncbi,/geo),EBI ArrayExpress
Outline
得到矩阵后？
芯片数据：众多基因的时空表达情况 基因表达模式------聚类 差异表达基因筛选（疾病相关基因筛选） 疾病类型识别 网络分析：通过芯片数据找出基因之间的 相互作用 基因注释 其他
内容
基因芯片技术（概念、制作过程、应用等） 基因芯片数据分析一般流程和主要内容
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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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。
基因芯片小知识（二）数据分析
基因芯片小知识（二）数据分析发送生信到本公众号（freescience联盟）后台，查看系列相关文章~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。
二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。
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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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。
六、挑选关键基因并进行验证
1.选择关键基因
-根据差异分析、共表达网络和功能富集分析结果，筛选出最具有生
物学意义的关键基因。
2.验证关键基因
-使用实验方法（如RT-qPCR、免疫印迹等）对关键基因进行验证，
检验基因表达结果的准确性和可靠性。
通过以上基因芯片数据分析的步骤，我们可以获得基因表达的全局图景，从而深入探究基因调控的机制和疾病发生发展的分子基础。
同时，基
因芯片数据的分析也需要结合生物学知识、统计学和计算机科学等多个学
科的交叉，以获得更可靠的结果和生物学解释。