基因表达谱芯片数据分析及其Bioconductor实现
基因表达谱芯片
基因表达谱芯片（Gene Expression Microarray），简称基因芯片，是一种高通量的基因分析技术，它可以同时检测数千个基因的表达水平。基因芯片的核心是由成千上万的探针组成的芯片，每个探针可以检测一个特定的基因的表达水平。通过对样本进行处理和标记，然后与芯片上的探针进行杂交和检测，可以获得每个基因的表达水平数据。
基因芯片的应用非常广泛，特别是在生命科学领域中。它可以用于研究不同生物条件下基因表达的变化，探索基因调控机制，发现新的基因标记，甚至可以用于疾病的早期诊断和治疗。除此之外，基因芯片还可以应用于农业、环境、食品安全等领域。
基因芯片技术的优点是可以同时检测大量基因的表达水平，从而提高研究效率和减少研究成本。此外，基因芯片还可以在不需要繁琐实验和检测的情况下，快速、准确地得到大量基因表达数据。这些数据可以用于建立基因表达谱和生物信息学分析，从而发现新的基因调控机制，识别疾病相关基因和生物标志物，提高研究和诊断水平。
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。
基因表达谱数据分析技术
第18卷第6期微阵列技术[1-3]的到来对生物学和医学来说是一场革命，通过它可以同时观测成千上万个基因的表达水平，从而能够在基因组水平上以系统的、全局的观念去研究生命现象及其本质。
还可以根据基因在不同条件下表达的差异性来进行复杂疾病诊断、药物筛选、个性化治疗、基因功能发现、农作物优育和优选、环境检测和防治、食品卫生监督及司法鉴定等，因此对基因表达谱的研究具有重要的理论价值和应用意义。
微阵列基因表达数据具有维数高、样本小、非线性的特点，这对一些传统的机器学习方法提出了新的挑战，对其数据的分析已成为生物信息学研究的焦点。
1基因表达数据采集基因表达数据采集可分为三个步骤：微阵列设计、图像分析和数据获取、过滤、标准化。
基因芯片（gene chip ），简称为微阵列,就是指固着在载体上的高密度DNA 微点阵，具体地说就是将靶基因或寡核苷酸片段有序地、高密度排列在玻璃、硅等载体上。
mRNA （信使核糖核酸）的表达水平的获得是通过选取来自不同状态的样本（如正常组织与肿瘤组织、不同发育阶段组织，或用药之前与用药之后组织等，一种称为实验样本，另外一种称为参考样本），在逆转录过程中,实验样本和参考样本RNA （核糖核酸）分别用不同的红、绿荧光染料去标记，并将它们混合，与微阵列上的探针序列进行杂交，经适当的洗脱步骤与激光扫描仪对芯片进行扫描，获得对应于每种荧光的荧光强度图像，通过专用的图像分析软件，可获得微阵列上每个点的红、绿荧光强度（Cy5和Cy3），其比值（Cy5/Cy3）表示该基因在实验样本中的表达水平。
在通常情况下，考虑Cy5和Cy3的数值时，还应考虑相应的背景数值，如果微阵列上某个基因的Cy5或Cy3数值比相应的背景数值低，则该基因的表达水平无法确定。
为了方便数据处理，常孟令梅等：一种基于DCT 变换的图像认证算法文章编号：1005－1228（2010）06－0017－03基因表达谱数据分析技术刘玲（江苏财经职业技术学院，江苏淮安223001）摘要：人类基因组计划的研究已进入后基因组时代，后基因组时代研究的焦点已经从测序转向功能研究，主要采用无监督和有监督技术来分析基因表达谱和识别基因功能，通过基因转录调控网络分析细胞内基因之间的相互作用关系的整体表示，说明生命功能在基因表达层面的展现，对目前基因表达谱数据分析技术及它们的发展，进行了综述性的研究，分析了它们的优缺点,提出了解决问题的思路和方法，为基因表达谱的进一步研究提供了新的途径。
基因表达谱芯片数据分析及其Bioconductor实现
基因表达谱芯片数据分析及其Bioconductor实现基因表达谱芯片数据分析及其Bioconductor实现1.表达谱芯片及其应用表达谱DNA芯片（DNA microarrays for gene expression profiles）是指将大量DNA片段或寡核苷酸固定在玻璃、硅、塑料等硬质载体上制备成基因芯片，待测样品中的mRNA被提取后，通过逆转录获得cDNA，并在此过程中标记荧光，然后与包含上千个基因的DNA芯片进行杂交反应30min~20h后，将芯片上未发生结合反应的片段洗去，再对玻片进行激光共聚焦扫描，测定芯片上个点的荧光强度，从而推算出待测样品中各种基因的表达水平。
用于研究基因表达的芯片可以有两种：①cDNA芯片；②寡核苷酸芯片。
cDNA芯片技术及载有较长片段的寡核苷酸芯片采用双色荧光系统：目前常用Cy3一dUTP（绿色）标记对照组mRNA，Cy5一dUTP （红色）标记样品组mRNA[1]。
用不同波长的荧光扫描芯片，将扫描所得每一点荧光信号值自动输入计算机并进行信息处理，给出每个点在不同波长下的荧光强度值及其比值（ratio值），同时计算机还给出直观的显色图。
在样品中呈高表达的基因其杂交点呈红色，相反，在对照组中高表达的基因其杂交点呈绿色，在两组中表达水平相当的显黄色，这些信号就代表了样品中基因的转录表达情况[2]。
基因芯片因具有高效率，高通量、高精度以及能平行对照研究等特点，被迅速应用于动、植物和人类基因的研究领域，如病原微生物毒力相关基因的。
基因表达谱可直接检测mRNA的种类及丰度，可以同时分析上万个基因的表达变化，来揭示基因之间表达变化的相互关系。
表达谱芯片可用于研究：①同一个体在同一时间里，不同基因的表达差异。
芯片上固定的已知序列的cDNA或寡聚核苷酸最多可以达到30 000多个序列，与人类全基因组基因数相当，所以基因芯片一次反应几乎就能够分析整个人的基因[3]。
②同一个体在不同时间里，相同基因的表达差异。
代谢途径上游基因的筛选及其疾病关联性研究
代谢途径上游基因的筛选及其疾病关联性研究代谢途径是维持生命活动的关键过程之一。
不同的细胞、组织和器官需要不同的代谢途径来满足其能量需求和物质合成需求。
随着新一代测序技术的快速发展，越来越多的代谢途径和相关基因被鉴定出来。
然而，仍有大量的代谢途径和相关基因需要被发现和研究。
本文将讨论如何筛选代谢途径上游基因并研究其疾病关联性。
一、代谢途径上游基因的筛选代谢途径上游基因是指控制代谢途径开启和关闭的基因。
通过筛选代谢途径上游基因，可以揭示代谢途径的启动机制和调节机制，为进一步研究代谢途径提供理论基础。
下面介绍两种筛选代谢途径上游基因的方法。
1.基于生物信息学分析生物信息学分析是一种基于计算机技术的大规模数据分析方法。
在筛选代谢途径上游基因时，可以通过以下方法进行生物信息学分析。
（1）基于文献资料筛选首先，可以通过文献检索工具搜索与目标代谢途径相关的文献资料。
然后，通过文献资料中提及的基因名和代谢途径关系，筛选出与目标代谢途径相关的基因。
这种方法可以获得较为完整的研究对象，但需要耗费较长时间进行筛选。
（2）基于基因表达谱数据筛选生物信息学分析中常用的基因表达谱数据可以揭示基因在不同组织和生理状态下的表达情况。
在筛选代谢途径上游基因时，可以通过以下方法进行基于基因表达谱数据的筛选。
Step 1: 收集目标代谢途径相关基因的表达数据，通常通过生物数据库（如GEO和TCGA）获取。
Step 2: 利用R/Bioconductor等开源工具，对基因表达数据进行过滤和可视化，以确保质量和准确性。
Step 3: 利用拓扑分析、差异分析等方法，确定代谢途径上游基因和下游基因的位置和作用关系。
基于基因表达谱数据的方法可以高通量的完成筛选过程，同时数据来源广泛，但其局限性在于数据来源的可靠性和准确性存在一定问题。
2.基于基因组编辑技术基因组编辑技术是利用CRISPR/Cas9等工具修改基因组序列的方法。
目前，CRISPR/Cas9已成为最流行的基因组编辑工具。
基因表达谱数据分析方法
基因表达谱数据分析方法基因表达谱是对生物体内基因表达情况的记录，通过对基因表达谱的分析，可以了解到基因在不同条件下的表达状态，从而揭示生命现象的本质和规律。
这对于研究基本生物现象、发现新的治疗手段等具有重要的意义。
随着高通量技术的发展，获取基因表达谱数据已经成为了常规操作。
但是，如何对这些数据进行分析和处理，是一个相当复杂的问题。
本文将介绍基因表达谱数据分析的基本方法和技巧。
我们将从预处理数据、差异分析、聚类分析、通路分析和生物信息学工具等几个方面进行论述。
一、预处理数据首先，我们需要将原始数据进行预处理，去除质量较差的数据，检查样本之间的差异和异常值等。
预处理过程旨在保证数据的准确性和可靠性，为后续的分析奠定基础。
二、差异分析差异分析是对基因表达谱数据进行质量评估和过滤的关键步骤。
常用的差异分析方法包括T检验、方差分析、Wilcoxon秩和检验等。
差异分析的目标是找出在不同实验条件下，哪些基因的表达发生了变化。
这是为了找到有生物学意义的差异基因集合并进一步进行研究。
三、聚类分析聚类分析是将基因表达谱数据中的基因和样本分别分成若干类，使得同一类中的基因或样本具有相似的表达模式，不同类之间具有较大的差异。
这样的分类结果有助于我们找出基因表达谱数据中的模式。
聚类分析常用的方法包括层次聚类和k-平均聚类等。
四、通路分析通路分析是将差异基因集合与特定生物过程或通路进行关联，以揭示差异基因集合在生物学上的意义。
通常，通路分析需要利用基因注释或生物信息学数据库中的信息，将差异基因集合与通路相对应，从而找到可能受到影响的通路。
五、生物信息学工具最后，利用生物信息学工具进行综合分析和可视化。
有很多生物信息学工具可以用来对基因表达谱数据进行分析和可视化，比如R、Python、Cytoscape等。
这些工具可以帮助我们更好地理解和解释基因表达谱数据中的生物学意义。
总结：基因表达谱数据分析是序列分析的一个重要分支，广泛应用于生物信息学、系统生物学和合成生物学等领域。
第七讲 差异表达基因分析
一般性的方法
选择一个统计量给基因排秩来证明表达有 差异 为排秩统计量选择一个判别值，在它之上 的值将被认为是显著的 前面一个部分更为重要，所以研究的较多， 方法也更多，后面那部分的方法稍微简单
重复芯片（replicates）M值
根据比率平均值或 对基因排序。 M值 为信号强度比值的log2值， 是任一特 定基因在重复序列中M值的均值。 这一排序法忽略了一个基因在重复实验中 的不同芯片上表达水平的差异程度。例如， 可能某一个基因在某一张芯片上M值很大， 但在其他芯片上M值很小，其实这条基因并 没有差异表达，但由于个别M值的影响，从 而显示出一个差异表达的特性，造成假阳 性。
Cluster&Treeview软件
Genesis软件
预分析（Pre-Analysis）
重复值合并（ replicate handling ） 数据转换和标准化（data transformation and standardization） 缺失数据处理（ missing value management ） 基因筛选（pattern selection）
K最近邻法（K-nearest neighborhood method）： 假定某个基因在某个指标上含有缺失值，计算此 包含缺失值的基因与在该指标上无缺失的基因间 的相似性指标或距离指标（相似性或距离的计算 中不包括欲估计的指标），与该基因相似性最大 的K个基因称为该基因的K个最近邻（k nearest neighborhoods），这K个基因在该观测指标上的 数据就是估计缺失基因数据的基础，估计值可以 是这K个基因在该指标上的均数，也可以是这K个 基因的加权均数。在加权均数中，权重为上面计 算的基因间的相似性。K值的确定具有一定的经验 性，但不宜太大和太小。
使用生物大数据中心数据库进行基因表达谱分析的步骤
使用生物大数据中心数据库进行基因表达谱分析的步骤生物大数据中心数据库是一个强大的工具，可以用于分析基因表达谱。
在进行基因表达谱分析之前，我们需要明确几个步骤。
本文将详细介绍如何使用生物大数据中心数据库进行基因表达谱分析。
第一步是向生物大数据中心数据库注册账号并登录。
注册账号是使用生物大数据中心数据库进行基因表达谱分析的第一步。
可以访问该数据库的官方网站进行注册。
填写个人信息、用户名和密码后，您将获得一个账号。
登录之后，您可以访问数据库的各个功能和工具。
第二步是选择合适的基因表达数据集。
生物大数据中心数据库拥有众多的基因表达数据集，您可以根据自己的研究需求选择合适的数据集。
数据集通常被分类为不同的物种、组织类型和疾病状态。
例如，如果您的研究关注人类心脏组织的基因表达谱，您可以选择包含心脏组织样本的数据集。
第三步是导入和预处理基因表达数据。
一旦选择了适当的数据集，您可以根据需要下载数据集中的原始数据。
原始数据通常以文本文件或Excel文件的形式提供。
在导入数据之前，您可能需要进行一些预处理步骤，例如去除噪声、归一化或筛选不感兴趣的基因。
这些预处理步骤可以使用生物大数据中心数据库中的工具完成。
第四步是进行基因表达谱分析。
生物大数据中心数据库提供了各种分析工具，可以帮助您更好地理解基因表达谱。
其中包括差异表达基因分析、基因共表达网络分析、功能富集分析等。
差异表达基因分析可以帮助您识别在不同样本之间表达水平显著不同的基因。
基因共表达网络分析可以帮助您发现在相似组织或条件下共同表达的基因模块。
功能富集分析可以帮助您理解哪些生物学过程和信号通路参与了基因的调控。
这些工具可以根据您的研究需求进行灵活的组合和调整。
第五步是解释和呈现分析结果。
一旦完成了基因表达谱分析，您将得到大量的结果，包括差异表达基因列表、共表达基因模块和功能富集结果。
解释和呈现这些结果对于得到有意义的结论至关重要。
生物大数据中心数据库通常提供了数据可视化和分析结果导出的功能。
常用生物数据分析软件
常用生物数据分析软件在生物科学领域中，数据分析是一项重要的任务。
随着技术的进步，生物学研究的数据规模不断扩大，例如基因组测序数据、蛋白质互作数据、表达谱数据等。
为了处理和分析这些大规模的生物学数据，许多生物数据分析软件被开发出来。
本文将介绍一些常用的生物数据分析软件。
1.R：R是一个流行的统计分析和图形化软件，也是生物学家常用的数据分析工具之一、R具有强大的数据分析功能和广泛的统计工具包，适用于各种生物学数据分析任务，例如基因表达分析、蛋白质结构预测、基因组测序等。
2. Python：Python是一种通用的编程语言，也被广泛用于生物数据分析。
Python拥有丰富的生物信息学工具包，例如Biopython，可用于处理和分析蛋白质序列和结构、基因组测序数据等。
Python还具有强大的数据处理和可视化能力，适用于各种生物学数据分析任务。
3. NCBI工具：NCBI（美国国家生物技术信息中心）提供一系列在线工具用于生物数据分析。
NCBI提供的工具包括BLAST用于序列比对、Entrez用于文献检索、GenBank用于基因组测序数据等。
这些工具对于进行一些常见的生物数据分析任务非常有用。
4. Bioconductor：Bioconductor是一个用于生物数据分析的开源软件包集合。
Bioconductor提供了许多R语言工具包，包括用于基因表达分析、蛋白质互作网络分析等。
这些工具包提供了丰富的生物学统计学和机器学习算法，可以帮助研究人员进行高质量的生物数据分析。
5. Cytoscape：Cytoscape是一个用于生物网络分析和可视化的软件。
它可以用来分析和可视化蛋白质互作网络、基因调控网络等。
Cytoscape提供了许多插件和工具，使得生物网络分析更加方便和高效。
6. Galaxy：Galaxy是一个用于生物数据分析的在线平台。
它提供了许多常用的生物数据分析工具，并提供了一个用户友好的界面，使得生物学家可以无需编程就能进行复杂的生物数据分析任务。
基因芯片技术在基因表达研究中的应用
基因芯片技术在基因表达研究中的应用随着现代科学技术的不断发展，基因芯片技术作为一种新兴的科学技术，引起了人们的广泛关注。
基因芯片技术是一种基于DNA 光学成像技术的高通量分析技术，能够以高效的方式同时识别和监测上千个基因，并且可以用于大规模、高通量的基因表达研究。
一、基因芯片技术的原理基因芯片技术通过特定的方法把数万个 DNA 片段置于一个非常小的芯片上，在每个 DNA 碎片的位置上附着荧光分子或其他化学分子，然后监测每个位置上分子的光信号来测量每个 DNA 片段的实时表达情况。
通过这种方法，可以大规模地研究生物体内基因的表达模式，以及这些表达模式与生物体的生理状态和疾病发生的关系。
二、基因芯片技术是一种非常有前景的新兴分析技术，可以广泛应用于生命科学领域的基因研究、基因表达分析和疾病诊断。
下面我们将重点介绍基因芯片技术在基因表达研究方面的一些应用。
1、基因表达谱分析基因芯片技术不仅可以识别和量化单个基因的表达，同时还能够同时测量并比较限定的许多基因。
这种方法的产生使学者们无需单独的克隆和筛选，也不需要对基因的序列信息有很深的了解，就可以大规模快速、全面地分析基因表达谱。
举个例子，基因芯片技术可以在一个非常短的时间内分析一组基因的表达情况，通过分析，把不同结构和功能基因的表达情况可视化，这有助于学者们理解基因和生物体之间的关系。
这一应用在生命科学领域中被广泛使用。
2、发现基因与疾病之间的关系基因芯片技术不仅可以发现表达谱在基因水平上的变化，同时还能够帮助学者们发现与某些疾病有关的基因。
基因芯片技术通过对于基因的大规模分析，可以大大缩小关键基因的范围，这对于医学研究者来说，是一个极为宝贵的资源。
3、建立生命科学数据库基因芯片技术还可以通过全面的基因识别研究，为构建生命科学数据库作出重要贡献。
基因芯片技术可以获取基因表达谱信息，用以建立相应的数据库，这有助于学者们研究生物体的生理状态、基因调控网络的建立和控制机制的研究等方面。
基因表达谱的构建和分析方法
基因表达谱的构建和分析方法基因表达谱是指某一时刻细胞内基因转录水平的全面反映。
它对了解不同细胞状态的差异性、疾病发生机制及药物治疗等具有重要的意义。
本文将对基因表达谱的构建和分析方法进行简要介绍。
一、基因表达谱的构建基因表达谱的构建方法包括microarray和RNA-Seq两种主要技术方法。
1. microarraymicroarray技术是将探针（probe）固定在芯片表面用于检测不同的核酸分子。
其构建基因表达谱的流程如下：（1）提取全基因组mRNA，反转录为cDNA。
（2）将cDNA打标记并杂交到微阵列中。
（3）信号扫描与数据分析。
microarray技术具有高通量、快速、灵敏、重复性好等特点，被广泛应用于药物筛选、肿瘤检测和疾病诊断等领域。
但是，其局限在于存在信号的非特异性、探针设计的错误等问题。
2. RNA-SeqRNA-Seq技术是基于高通量测序技术，通过定量并分析RNA 样本中所有的转录本、可变剪切事件和基因表达状况。
其构建基因表达谱的流程如下：（1）提取RNA，并用RNA脱除重复序列技术去除rRNA。
（2）转录为cDNA。
（3）建立文库并测序。
（4）数据处理和分析。
RNA-Seq技术具有更高的分辨率和准确度，能够检测到新转录本和SNP，且不受局限于预先设定的探针。
但其存在成本、数据处理和分析的复杂度等问题。
二、基因表达谱的分析方法基因表达谱的分析方法包括聚类分析、差异表达基因分析、通路富集分析等多种方法，这里仅简要介绍其中的两种。
1. 聚类分析聚类分析可以将一组基因根据其表达特征分成不同的簇，并确定它们之间的相似度。
聚类分析是基于特征基因进行的，特征基因的数量对结果有重要影响。
聚类分析主要分为两种：层次聚类和k-means聚类。
层次聚类根据相似度建立基因树，然后根据阈值将基因分为不同的簇。
k-means聚类将基因分成固定数量的簇，通过相似度计算和簇内距离最小化来划分簇。
2. 差异表达基因分析差异表达基因分析用于比较两个或多个条件下基因表达水平的差异。
基因表达谱的分析和解读
基因表达谱的分析和解读基因表达谱是指生物体内基因在特定环境或状态下的表达情况的记录，是基因组学、分子生物学和计算生物学的交叉学科。
目前，随着高通量测序技术和计算能力的迅猛发展，基因表达谱分析逐渐成为生命科学研究的重要领域。
一、基因表达谱的分析1、测定基因表达谱基因表达谱的测定主要有两种方法：芯片技术和转录组测序。
芯片技术是通过制备特定的DNA探针，然后将其固定到芯片表面，用于检测样品中的RNA，可以同时检测几百万个基因。
转录组测序则是通过高通量测序技术，对RNA进行测序，可以获取到全基因组的表达信息。
两种方法具有互补性，可以提供更为全面的基因表达谱信息。
2、处理基因表达谱数据分析基因表达谱数据的主要任务是将大量的原始数据转化为可解释和可视化的结果。
常用的数据处理方法包括以下几个步骤：（1）数据归一化：由于样品之间的RNA浓度和RNA种类的差异，需要进行数据归一化，以消除这些技术差异。
（2）差异分析：根据生物实验的目的，选择适宜的分析方法，比较不同样品在基因表达水平上的差异。
（3）聚类分析：聚类分析可以将相似的基因表达谱分为一组，便于发掘潜在的基因功能和作用途径。
二、基因表达谱的解读1、生物信息学分析基因表达谱数据的解析和生物信息学密切相关。
常见的生物信息学分析包括基因富集分析、通路富集分析和功能注释分析。
基因富集分析是通过将基因表达谱中显著性差异的基因与特定的基因功能数据库相比较，来鉴定具有显著富集的通路和生物过程。
通路富集分析则是将差异基因与已知通路或生物过程相匹配，以确定哪些通路或过程与表型变化相关。
2、机器学习方法机器学习是一种人工智能的分析方法，目的是从数据中挖掘模式和规律。
基于机器学习的基因表达谱分类方法可以将样本分为不同的亚型或状态，以进一步理解基因表达谱的生物学意义。
常见的机器学习方法包括支持向量机、随机森林和人工神经网络等。
机器学习方法通常需要多个数据集的共同验证，以确保分析的稳健性和可靠性。
差异表达基因分析
单张cDNA芯片差异表达基因
差异表达基因分析
基因表达谱芯片实验的主要目的之一是发现两个 样本间差异表达基因。 通常采用基因在实验组和对照组中信号的比值作 为衡量基因在两种状态下基因的表达差异，在双 色荧光系统中，用Cy5/Cy3的比值来衡量基因的 表达差异，也称表达差异值。在Affymetrix等短 的寡核苷酸芯片中，采用单色荧光标记的方式， 实验组和对照组分别用两张芯片进行检测，表达 差异值即为两张芯片的信号比值。 噪声和芯片本身的一些因素以及生物学本身的特 点给筛选差异表达基因带来了很大的麻烦。必须 设定一个差异表达基因的判定标准。这个筛选的 标准就称为差异表达基因的阈值。
一般性的方法
选择一个统计量给基因排秩来证明表达有 差异 为排秩统计量选择一个判别值，在它之上 的值将被认为是显著的 前面一个部分更为重要，所以研究的较多， 方法也更多，后面那部分的方法稍微简单
重复芯片（replicates）M值
根据比率平均值或 对基因排序。 M值为 信号强度比值的log2值， 是任一特定基 因在重复序列中M值的均值。
双通道cDNA芯片数据分析用得较多
False Discovery Rate (FDR)
错误发现率是评估检验统计显著性的最有 力工具。统计学家都想用更符合统计学的 手段得到差异基因，具体说来就是想用假 设检验后赋予每个基因统计显著性或者P值， 使得每个基因的判别更有统计学上的意义。 为了达到这个目的，统计学家们常常用控 制错误发现率（False Discovery Rate） 的方法来判断差异基因。
降维是指将样 本从输入空间 通过线性或非 线性映射到一 个低维空间。 降维可以减少无用信息和冗余信息，将高维数据转换 为易于处理的低维数据，减少了后续步骤处理的计算量 ，当降至三维以下时还可用于可视化技术，从而发挥人 在低维空间感知上的优点，发现数据集的空间分布、聚 类性质等结构特征。
基因组学研究中的表达谱数据分析实验报告
基因组学研究中的表达谱数据分析实验报告1. 研究背景和目的基因组学研究是一门研究基因组结构、功能和表达等方面的学科。
其中，表达谱数据分析是基因组学研究中重要的一环，它可以帮助我们了解基因在不同条件下的表达情况，从而揭示基因调控和生物过程等方面的机制。
本实验的目的是利用表达谱数据分析方法，解析某组织或细胞在不同条件下的基因表达谱谱，以及评估基因的差异表达情况和通路富集分析。
2. 数据获取和预处理我们首先获得了一组某种生物体在不同处理条件下的表达谱数据。
这些数据可以通过RNA测序等技术获得，其中包含了上千个基因的表达水平信息。
在进行数据分析之前，我们需要对原始数据进行预处理。
首先，我们对原始测序数据进行质控，剔除低质量的碱基和低测序深度的样本。
随后，我们利用比对算法将测序reads与参考基因组序列进行比对，得到每个基因的计数信息。
最后，我们对每个基因的计数进行归一化处理，通过计算fpkm或tpm等指标，将其转化为相对表达水平。
3. 差异表达基因分析在基因表达谱的分析中，我们通常关注基因在不同样本中的表达水平差异。
为了找出差异表达基因，我们采用了差异表达分析方法，如DESeq2、edgeR等。
在差异表达分析中，我们根据各个基因的表达水平，采用统计模型来计算差异表达的显著性。
通过比较不同处理条件下的样本，我们可以得到差异表达基因的列表。
通过差异表达基因分析，我们可以发现与不同处理条件相关的基因，并进一步探究其与生物学过程、通路的关联。
4. 通路富集分析为了更好地理解差异表达基因的生物学功能和调控机制，我们进行了通路富集分析。
通路富集分析可以帮助我们找到与差异表达基因相关的生物通路和功能模块。
在通路富集分析中，我们将差异表达基因与已知的生物通路数据库进行比对，利用统计方法来判断差异表达基因在某个通路中的富集程度的显著性。
通过这种方法，我们可以识别出与特定处理条件相关联的通路和功能模块，为进一步的研究提供线索。
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。
【R高级教程】专题二：差异表达基因的分析
【R高级教程】专题二：差异表达基因的分析应学生及个别博友的要求，尽管专业博文点击率和反应均很差，但在去San Diego参加PAG会议之前，还是抽时间给出【R高级教程】的第二专题。
专题一给出了聚类分析的示例，本专题主要谈在表达谱芯片分析中如何利用Bioconductor鉴定差异表达基因。
鉴定差异表达基因是表达谱芯片分析pipeline中必须的分析步骤。
差异表达基因分析是根据表型协变量（分类变量）鉴定组间差异表达，它属于监督性分类的一种。
在鉴定差异表达基因以前，一般需要对表达值实施非特异性过滤（在机器学习框架下属于非监督性分类），因为适当的非特异性过滤可以提高差异表达基因的检出率、甚至是功效。
R分析差异表达基因的library有很多，但目前运用最广泛的Bioconductor包是limma。
本专题示例依然来自GEO数据库中检索号为GSE11787 的Affymetrix芯片的数据，数据介绍参阅专题一。
>library(limma)>design <- model.matrix(~ -1+factor(c(1,1,1, 2,2,2)))这个是根据芯片试验设计，对表型协变量的水平进行design，比如本例中共有6张芯片，前3张为control对照组，后3张芯片为实验处理组，用1表示对照组，用2表示处理组。
其他试验设计同理，比如2*2的因子设计试验，如果每个水平技术重复3次，那么可以表示为：design <- model.matrix(~ -1+factor(c(1,1,1, 2,2,2,3,3,3, 4,4,4)))。
接上面的程序语句继续：>colnames(design) <- c("control", "LPS")>fit <- lmFit(eset2, design)>contrast.matrix <- makeContrasts(control-LPS, levels=design)>fit <- eBayes(fit)>fit2 <- contrasts.fit(fit, contrast.matrix)>fit2 <- eBayes(fit2)>results<-decideTests(fit2, method="global", adjust.method="BH",p.value=0.01, lfc=1.5)>summary(results)>vennCounts(results)>vennDiagram(results)比较遗憾的是，目前limma自带的venn作图函数不能做超过3维的高维venn图，只能画出3个圆圈的venn图，即只能同时对三个coef进行venn作图。
生物大数据技术中的关键基因筛选方法解析
生物大数据技术中的关键基因筛选方法解析随着生物技术的迅猛发展，生物大数据的量不断增长。
这些丰富的生物大数据储存了大量的基因信息，对于分析基因功能和疾病的发生机制具有重要意义。
然而，如何从庞大的生物大数据中筛选出关键基因成为了一个挑战。
本文将重点分析生物大数据技术中的关键基因筛选方法，为基因研究和疾病治疗提供参考。
一、基因表达谱分析基因表达谱是指不同组织或条件下基因表达的量。
通过分析基因表达谱，可以找到在不同机体阶段或疾病条件下显著上调或下调的基因。
常用的基因表达谱分析方法包括基因芯片和RNA测序。
基因芯片是一种高通量的基因表达谱分析方法。
它可以同时检测上万个基因在样本中的表达水平，进而找出与特定生物过程或疾病相关的基因。
通过比较不同样本的基因表达谱，可以筛选出在不同生理或病理条件下显著变化的基因。
RNA测序是一种新兴的基因表达谱分析方法，具有更高的灵敏度和准确性。
相比之下，RNA测序可以检测到更低丰度的RNA分子，从而发现更多的潜在关键基因。
此外，RNA测序还可以确定剪接异构体和全长转录本的存在，为深入研究基因功能提供更多信息。
二、基因共表达网络构建与分析基因共表达网络是基于基因表达谱数据构建的一个图结构，其中基因是节点，而它们之间的关联是边。
通过基因共表达网络，可以识别出在相似条件下共同调控的基因模块，进而挖掘出关键的基因。
构建基因共表达网络的常用方法包括Pearson相关系数、相关网络和共表达模块分析。
Pearson相关系数可用于度量基因间的相似性，并且基于相似性构建网络。
相关网络可以通过阈值设定来筛选出显著相关的基因对，从而构建基因共表达网络。
共表达模块分析是一种从基因共表达网络中识别出功能相关基因模块的方法。
通过计算基因之间的相似度，可以使用聚类算法将基因分组到不同的模块中。
每个模块可以表示一个功能或通路，从中可以推测出关键的基因。
三、基因组关联分析基因组关联分析是一种通过比较基因组上的变异和表型差异来寻找关键基因的方法。
基因表达芯片数据的预处理和分析
基因表达芯片数据的预处理和分析基因表达芯片是一种目前广泛应用于生物医学研究中的技术，它可以帮助研究人员在分子水平上对细胞、组织、器官及其疾病发生机制进行深入研究，从而为疾病的诊断、治疗和药物研发等领域提供有力的支持。
基因表达芯片所涉及的数据处理步骤较多，其中预处理和分析是其中最为基础和关键的两个环节。
本文将从这两个方面详细阐述基因表达芯片数据的预处理和分析。
一、基因表达芯片数据的预处理预处理部分主要包括质量控制、数据归一化和拼接等步骤。
具体介绍如下：1、质量控制质量控制是基因表达芯片数据预处理中非常重要的一步，它的目的是检查芯片实验结果的质量。
通过质量控制可以发现数据中的异常现象，包括低质量的样品、芯片实验中的坏控制等。
一旦发现问题，需要对其进行相应的策略处理，以确保测量结果的正确性和准确性。
2、数据归一化数据归一化是指将不同富集度的探测物本底进行标准化处理，以能够在同一芯片上比较不同样品的水平。
目前普遍使用的归一化方法有MAS5、RMA、GCRMA 和Ebtiseh等。
其中MAS5方法独立于信号内容以及噪声分布，不需要对数据做任何假设。
RMA方法适用于多共同贡献的基因表达的依赖性模型。
GCRMA方法基于模型的切断比值方法，可以有效消除芯片噪声的影响。
Ebtiseh方法可以充分利用芯片的信息，并通过最佳阈值确定最佳归一化方案。
3、拼接拼接是指将一组芯片测量数据进行合并，形成一个较大的数据矩阵。
拼接的目的是将不同个体、不同时间点的基因表达芯片测量结果进行统一处理，为后续的差异分析和数据挖掘提供支持。
二、基因表达芯片数据的分析基因表达芯片数据分析主要包括差异分析、功能分析和网络分析等步骤。
具体介绍如下：1、差异分析差异分析是指比较两组或多组样品之间的基因表达水平差异。
差异分析的主要方法有t检验、方差分析、多重比较法、基因表达芯片的类别分析以及机器学习算法。
通过差异分析可以找到与疾病有关的不同表达基因。
急性心肌梗死后心室重构相关基因的生物信息学分析
急性心肌梗死后心室重构相关基因的生物信息学分析目的通过生物信息学分析探讨急性心肌梗死后心室重构的相关基因及功能。
方法分析基因表达数据库中与心梗后心室重构有关的数据集。
结果在GSE47495数据集中共筛选出611个差异表达基因（DEG）。
在基因本体论分析中对DEG按照生物途径、分子功能、细胞定位注释。
对DEG涉及的信号通路进行Pathway分析。
蛋白与蛋白互相作用网络确定的核心基因有：酰基辅酶A 氧化酶1（Acox1）、膜联蛋白A1（Anxa1）、凝血因子XⅢA1链（F13a1）。
药物筛选结果表明棕榈油、姜黄素可能调节这些基因。
结论在心肌梗死后心室重构的发生过程中，出现表达变化的基因功能主要集中在代谢、细胞外基质、炎症、凝血方面，其中Acox1、Anxa1、F13a1可能发挥着重要作用，棕榈油、姜黄素可能调节这些基因，发挥改善心室重构的作用。
[Abstract] Objective To identify the molecular mechanisms underlying ventricular remodeling after myocardial infarction using bioinformatics methods. Methods Microarray data about ventricular remodeling after myocardial infarction were searched from GEO database. Results The array data of GSE47495 were obtained. A total of 611 DEG were identified. Gene ontology analysis showed that the DEG significantly enriched in biological processes，molecular function，and cell component. Pathway analysis showed the DEGs were involved in signaling pathways. The top 3 hub genes，Acox1，Anxa1，and F13a1 were identified from protein-protein interaction network. Results from drug screening indicated that palm oil and curcumin may regulate the above genes. Conclusion During post infarction ventricular remodeling，the identified DEG are mainly enriched in metabolism，extracellular matrix，inflammation，and coagulation. The hub genes，Acox1，Anxa1，and F13a1 provid potential targets for treatment of ventricular remodeling. Palm oil and curcumin may improve the ventricular remodeling through the regulation of these genes.[Key words] Acute myocardial infarction；Ventricular remodeling；Gene；Bioinformatics有研究表明，急性心肌梗死（簡称“心梗”）患者在住院期间的病死率已有所下降[1]。
Bioconductor简介及其在生物信息学中的应用
封面页（设计好之后可以删掉这个文本框哦）Bioconductor 简介及其在生物信息学中的应用郑广勇上海生命科学研究院主要内容Bioconductor 软件介绍Bioconductor 软件应用◆基因芯片分析中的应用BioconductorBioconductor 是一个基于R语言的生物信息软件包，主要用于生物数据的注释、分析、统计、以）及可视化（Bioconductor 软件包的安装Bioconductor(1) Experiment Data ; (2) Software ; (3) Annotation Data基因芯片实验流程Gene-chip experiment Picture scan Raw picture芯片数据分析流程质量控制数据预处理 差异表达基因筛选 聚类分析信号通路富集分析 功能富集分析数据预处理通过数据预处理，过滤掉低质量数据获取表达值数据，主要包括以下几个方面：数据背景处理数据标准化综合表达量计算差异表达基因分析 Fold-change值T检验经验贝叶斯（Empirical Bayes)Wilcoxon秩和检验回归模型方法差异表达基因筛选方法Fold-change最简单的判断差异基因的方法，在没有重复试验的条件下很常用。
差异表达基因筛选方法T检验较常用的统计方法, 用于判断某一基因在两个样本中其表达是否有显著性差异, 不要求等方差，要求有重复试验差异表达基因筛选方法经验贝叶斯（Empirical Bayes)T-检验的一种改进方法，将标准差及信号强度的关系使用线性模型进一步强化，提高了准确率，目前比较常用的一种方法Wilcoxon秩和检验是一种非参数的检验方法,该方法要比T-检验更加稳健, 更适合非正态分布的数据线性回归模型通过线性模型模拟不同实验条件下的基因表达情况，其给出的回归方程不仅包括筛选差异表达基因部分, 还包括数据的预处理部分Bioconductor芯片分析包affy对数据进行表达值计算，质量控制，标准化等simpleaffy对表达数据进行质量控制，T检验，筛选出差异表达基因；affyPLM对芯片数据进行读取，质量控制，标准化；gcRMA对芯片数据进行读取，质量控制，标准化；limma采用回归模型方法进行差异表达基因筛选，读取数据，数据质量控制，标准化，用回归模型的方法筛选差异表达基因等，针对双通道数据比较全面的一套处理步骤；表达谱数据聚类分析在基因表达数据分析中, 根据处理对象与目标的不同，将聚类方法分为三类: 基于基因的聚类(Gene-based clustering)基于样本的聚类(Sample-based clustering)双向聚类(Biclustering)基因本体数据库基因本体数据库() 是GO组织构建的一个结构化的标准生物学模型，旨在建立基因及其产物知识的标准词汇体系，涵盖了基因的细胞组分（cellular component）、分子功能（molecular function）、生物学过程（biological process）。
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基因表达谱芯片数据分析及其Bioconductor实现1.表达谱芯片及其应用表达谱DNA芯片（DNA microarrays for gene expression profiles）是指将大量DNA片段或寡核昔酸固定在玻璃、硅、塑料等硬质载体上制备成基因芯片，待测样品中的mRNA被提取后，通过逆转录获得cDNA,并在此过程中标记荧光，然后与包含上千个基因的DNA芯片进行杂交反应30min~20h后，将芯片上未发生结合反应的片段洗去，再对玻片进行激光共聚焦扫描，测定芯片上个点的荧光强度，从而推算出待测样品中各种基因的表达水平。
用于硏究基因表达的芯片可以有两种：①cDNA芯片；② 寡核昔酸芯片。
cDNA芯片技术及载有较长片段的寡核昔酸芯片采用双色荧光系统：U前常用Cy3—dUTP （绿色）标记对照组mRNA, Cy5—dUTP （红色）标记样品组mRNAUl。
用不同波长的荧光扫描芯片，将扫描所得每一点荧光信号值自动输入计•算机并进行信息处理，给出每个点在不同波长下的荧光强度值及其比值（ratio值），同时计算机还给出直观的显色图。
在样品中呈高表达的基因其杂交点呈红色，相反，在对照组中高表达的基因其杂交点呈绿色，在两组中表达水平相当的显黄色，这些信号就代表了样品中基因的转录表达情况⑵。
基因芯片因具有高效率，高通量、高精度以及能平行对照研究等特点，被迅速应用于动、植物和人类基因的研究领域，如病原微生物毒力相关基因的。
基因表达谱可直接检测mRNA的种类及丰度，可以同时分析上万个基因的表达变化，来揭示基因之间表达变化的相互关系。
表达谱芯片可用于研究：①同一个体在同一时间里，不同基因的表达差异。
芯片上固定的已知序列的cDNA或寡聚核昔酸最多可以达到30 000多个序列，与人类全基因组基因数相当，所以基因芯片一次反应儿乎就能够分析整个人的基因⑶。
②同一个体在不同时间里，相同基因的表达差异。
③不同个体的相同基因表达上的差异。
利用基因芯片可以分析多个样本，同时筛选不同样本（如肿瘤组织、癌前病变和正常组织）之间差异表达的基因，这样可以避免了芯片间的变异造成的误差⑷。
张辛燕⑸ 等将512个人癌基因和抑癌基因的cDNA用点样仪点在特制玻片上制成表达谱芯片，对正常人卵巢组织及卵巢癌组织基因表达的差异性进行比较研究，结果发现在卵巢癌组织中下调的基因有23个，上调的基因有15个，初步筛选出了卵巢癌相关基因。
Lowe⑹等利用胰腺癌、问充质细胞癌等组织的cDNA制备基因芯片，筛选到胰腺癌细胞中高表达的基因，为医疗诊断、病理研究及新药设计奠定基础。
2.表达谱芯片的数据处理技术2.1探针水平数据（probe-level data）的获得提取生物样品的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⑺，山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）。
基因表达数据是芯片数据处理的基础。
2.2预处理2.2.1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，每个朵交点周圉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%【7】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同。
Brown国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放入一个矩阵中：<w n “2…叫、M=叫加22…叫N♦•♦♦•♦♦•♦皿叫2…叫丿其中，各字母的意义如下：N：条件数；G：基因数目（一般情况下，G»N）；行向量皿=伽〃,〃"2,…，加沏表示基因i在N个条件下的表达水平（这里指绝对表达水平，亦即荧光强度值）；列向量nij=（mij,ni2j,…Jg）表示在第j个条件下各基因的表达水平（即_张芯片的数据）；元素〃巧表示第基因i在第j个条件下（绝对）基因表达数据。
m可以是R （红色，Cy5,代表样品组）。
也可以是G （绿色，Cy3,代表对照组）。
2.2.2数据清洗（data cleaning）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）对后续的统讣分析（尤其是层式聚类和主成分分析）有致命的影响。
所以对数据的删除，通常是删去所在的列向量或行向量。
一个比较常用的做法是，事先定义个阈值M。
若行（列）向量中的缺失数据量达到阈值M,则删去该向量。
若未达到M,有两种方法处理，一是以0或者用基因表达谱中的平均值或中值代替，另一个是分析基因表达谱的模式，从中得到相邻数据点之间的关系，据此利用相邻数据点估算得到缺失值（类似于插值）。
2.2.3归一化（normalization）经过背景处理和数据清洗处理后的修正值反映了基因表达的水平冏。
然而在芯片试验中，各个芯片的绝对光密度值是不一样的，在比较各个试验结果之前必需将其归一化（normalization，也称作标准化）。
在同一块芯片上杂交的、由不同荧光分子标记的两个样品间的数据，也需归一化。
常用的标准化方法有“看家基因法”、基于总光密度的方法、回归方法、比率统计法"°】等。
（1）"看家基因（house-keeping gene）"法此法最为常用，可以用于儿张芯片的数据归一化。
它预先选择一组表达水平不变的看家基因，计算出这组基因平均ratio值为1时标准化系数，然后将其应用于全部的数据以达到归一化的U的。
但是U前尚未找到理想的看家基因山】，另外此前•有研究表明，所谓“看家基因”在不同实验条件下其表达水平同样发生变化问。
（2）基于总光密度的方法21此方法用于标准化同一块芯片上杂交的两种样品，它假设两批待标记的mRNA的量相同；相对于对照组样品，实验组的表达应既有上调也有下调。
而且，扫描所得的所有Cy5和Cy3荧光分子的光密度值是相同的。
据此计算出一个标准化系数，用以重新计算芯片上每个基因的光密度。
（3）回归的方法R】此方法用于标准化同一块芯片上杂交的两种样品。
如果mRNA来自紧密相关的样品，那么大部分基因的表达水平是相近的。
这样，在以Cy5和Cy3为坐标的散点图上，这些基因应呈一直线。
如果两批样品的标记和检测效率相同，则直线的斜率也是惟一的。
那么，标准化这些数据就等同于用回归的方法计算其最适斜率。
但在实际试验中，光密度值常为非线性，此时应该使用局部回归方法，如LOWESS （locally weighted scatterplot smoothing）回归法。
(4)比率统汁法I⑶此方法用于标准化同一块芯片上杂交的两种样品，并且建立于以下的假设之上：在近似的两个样品中，虽然基因有上调和下调，但一些基本的基因(如管家基因)的表达量是近似相同的。
山此得出一个近似概率密度公式：比率T二R /G (R和G分别是芯片上笫K个点的红光和绿光的强度),经过迭代算法处理得到一个平均表达比率及其可信限，用于数据的标准化计算。
2.3基因表达数据经过预处理，探针水平数据转变为基因表达数据。
为了便于应用一些统讣和数学术语，基因表达数据仍釆用矩阵形式。
随着生物学进入后基因组学时代，类似芯片数据这样的的非序列生物数据儿乎呈指数形式膨胀。
这些生物数据往往维数高，具有异质性和网络性，传统的分析方法已不能胜任，发展优秀的算法分析生物数据成为生物学研究的瓶颈。
数据挖掘等决策支持技术因其在大规模数据处理方面的卓越能力而在其中占据越来越重要的地位冲】。
数据挖掘也被称为数据库知识发现(knowledge discovery in database, KDD),是从数据库中识别出有效的、新颖的、潜在有用的并且最终可理解的、模式的非平凡过程“】。
迄今还没有一套完整、统一的数据挖掘理论体系来指导如何获取有用信息"1。
2.4 差异表达基因(differentially expressed genesQEGs)筛选用于检测基因表达水平的DNA微阵列的应用之一是比较实验，LI的是比较两个条件下的基因差异表达，从中识别出与条件相关的特异性基因或显著差异表达的基因。
2.4.1倍数变化法(foldchang,FC)比较两个各不同生物样本时，可根据ratio值来筛选，一般认为ratio值在0.5 —2.0范用内的基因不存在显著表达差异，该范圉之外则认为表达有显著差异。
当然，上述范围需要根据不同实验条件作调整。
FC法的优点是简单直观，需要的芯片量少，节约研究成本2】；缺点是结论过于简单，其阈值的划分主观性较强、缺乏生物学和统计学支持，尤其对于分析样本中的低拷贝或高拷贝转录子，容易产生假阳性和假阴性问题"21。
一般而言，FC法可用于对于预实验和实验初筛。
2.4.2参数分析(parameter analysis)(1)t-检验(t-test)t检验可用于两个生物条件下多个重复样本的差异表达基因的筛选。
当t 超过根据可信度选择得标准时，比较的两样本被认为存在着差异。
受样本量和成本的限制，研究者提出了调节性t 检验(regi皿edt-test)。
它根据在基因表达水平和变异之间存在着相互关系，相似的基因表达水平有着相似的变异这个经验，应用贝叶斯条件概率统计方法，通过检测同一张芯片上其他临近基因表达水平，理论上可对任何基因的变异程度估计进行弥补。
调节性t检验法对基因表达的标准差估计优于一般t检验和FC法I?。
】。
(2)F检验F检验乂称变异数分析或方差分析(analysis of variance, ANOVA)。
F检验适用于多个生物条件下DEGs的检测，它检验两个或多个样本均数的差异是否有统计学意义。
方差分析需要参照实验设计，参照样本常用多种细胞的mRNA混合而成，由于所有的细胞同时表达基因众多，结果低表达基因在样本混合后就被稀释而减少了参照样本的代表性，因此，增加参照样本的细胞不会提高参照样本的代表性。
方差分析的缺点在于虽然能计•算出那些基因有统计差异，但是他没有对那些组之间有统计差异进行区分。