基因芯片数据
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。
基因芯片数据挖掘分析表达差异基因
基因芯片数据挖掘分析表达差异基因基因芯片(genechip)（又称DNA芯片、生物芯片）的原型是80年代中期提出的。
基因芯片的测序原理是杂交测序方法，即通过与一组已知序列的核酸探针杂交进行核酸序列测定的方法，在一块基片表面固定了序列已知的靶核苷酸的探针。
当溶液中带有荧光标记的核酸序列TATGCAATCTAG，与基因芯片上对应位置的核酸探针产生互补匹配时，通过确定荧光强度最强的探针位置，获得一组序列完全互补的探针序列。
据此可重组出靶核酸的序列。
目前已有许多数据库，包括NCBI的GEO数据库(/geo/)，ArrayExpress数据库(/arrayexpress/)，和TCGA数据库(/)等等，记录和储存着大量芯片相关的数据，其中GEO数据库是目前最大最全的数据库，可供科研人员查询和下载相关数据。
下面和大家分享一下基因芯片数据的预处理方法。
1）分析前需要对数据进行背景信号处理：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。
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吸光值做为背景。
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mi=(mi1,mi2,…,miN)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mj=(m1j,m2j,…,mGj)表示在第j个条件下各基因的表达水平（即一张芯片的数据）；元素mij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）芯片数据清理：经过背景校正后的芯片数据中可能会产生负值，还有一些单个异常大（或小）的峰（谷）信号（随机噪声）。
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） 。
第六讲 基因芯片数据质量
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。
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。
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。
基因芯片数据分析及在植物基因组研究中的应用
收稿日期:2007-12-25作者简介:陈郁,女(1980-)基因芯片数据分析及在植物基因组研究中的应用陈 郁(中国农业大学农学与生物技术学院100094)摘要:基因芯片作为一种新兴的技术手段已经在植物学、动物学、医学和农学等多个研究领域中发挥了重要作用。
本文就基因芯片数据分析的各个环节,包括芯片数据的预处理、归一化、差异基因的判断、聚类分析以及基因芯片在植物功能基因组研究中的应用进行了综述。
关键词:基因芯片;数据分析;基因组中图分类号:Q 943.2文献标识码:A文章编号:1006-8376(2008)01-0033-041 基因芯片的原理基因芯片(G ene Ch i p ,DNA Chip),又称DNA 微阵列(DNA M icroarray ),是指按照预定位置固定在固相载体上很小面积内的千万个核酸分子所组成的微点阵阵列。
在一定条件下,载体上的核酸分子可以与来自样品的序列互补的核酸片段杂交。
如果把样品中的核酸片段进行标记,在专用的芯片阅读仪上就可以检测到杂交信号。
基因芯片技术主要包括四个主要步骤:芯片制备、样品制备、杂交反应、信号检测和结果分析。
基因芯片具有高通量、并行性、微型化和自动化的特点,通过基因芯片上高度集成的DNA 分子微阵列,能够在很短时间内分析整个基因组范围的众多基因表达水平的变化,使人们能够快速准确地获取样品中的生物信息,较之传统研究手段具有极高的检测效率。
2 基因芯片的数据分析随着c DNA 微阵列和寡核苷酸芯片等高通量检测技术的发展,我们可以从全基因组水平定量或定性检测基因转录产物。
通过基因芯片数据分析就能够检测不同条件下的基因转录变化,能够显示反映特征组织类型、发育阶段、环境条件应答、遗传改变的基因谱。
然而由于生物体中的细胞种类繁多,同时基因表达具有时空特异性,因此,基因表达数据与基因组数据相比,要更为复杂,数据量更大,数据的增长速度更快。
所以对基因表达数据的成功分析是获取基因功能和基因表达调控信息的关键,也是基因芯片能够在植物学、动物学、医学和农学等研究领域中广泛应用的重要原因之一。
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
基因芯片数据分析中的标准化算法和聚类算法
基因芯片数据分析中的标准化算法和聚类算法北京大学生命科学院 生物信息专业王向峰 学号：10211058摘要：基因芯片技术已经广泛的应用于各种模式生物的功能基因组的研究中，应用芯片技术可以高效，高通量的检测基因表达行为。
芯片数据分析中的标准化主要分为芯片内标准化和芯片间标准化，芯片内标准化根据目的不同可分为消除染色偏差的Lowess Normalization ，消除点样针头引起的空间差异的Print-tip Normalization 。
常用的芯片间标准化有Quantile Normalization ，Global Normalization 。
芯片数据分析中常见的聚类算法有分层聚类(Hierarchical clustering)、K 均值聚类(K-means clustering)、自组织图谱SOM (self organizing map)、PCA (principle component analysis)等等。
所有的聚类方法归结为有监督的学习和无监督的学习两种方法。
第一部分 基因芯片的数据标准化(Normalization)对基因芯片数据的标准化处理，主要目的是消除由于实验技术所导致的表达量(Intensity)的变化，并且使各个样本(sample)和平行实验的数据处于相同的水平，从而使我们可以得到具有生物学意义的基因表达量的变化。
标准化的方法根据芯片的种类、数据处理的阶段和目的不同而有所差异。
这里主要讨论一下双荧光染色(Red and Green Chip)的cDNA 微列阵(cDNA microarray)的标准化方法。
一、实验数据的预处理（data transformation ）双色cDNA 芯片(two-color cDNA microarray),指对参照基因(reference gene)和样本基 因(sample gene)标上绿色和红色荧光标记。
参照基因的制备主要是提取不同组织的不同时期的细胞进行培养(Cultured Cell)，以保证绝大部分的基因可以表达。
基因芯片数据标准化
基因芯片数据标准化基因芯片技术的发展为生物医学研究提供了全新的视角和方法，使得科学家们能够更加深入地了解基因的表达和调控机制。
然而，基因芯片数据的标准化问题一直是该领域的一个重要挑战。
标准化是指将原始数据转化为可比较的形式，以便进行数据分析和挖掘。
本文将探讨基因芯片数据标准化的意义、方法和挑战。
首先，基因芯片数据标准化的意义非常重大。
标准化可以消除不同芯片平台、实验批次和实验室之间的技术差异，使得数据具有可比性和可重复性。
这对于不同研究团队之间的数据共享和比较具有重要意义。
此外，标准化还可以提高数据的质量和准确性，为后续的生物信息学分析奠定基础。
其次，基因芯片数据标准化的方法主要包括数据预处理、正则化和标准化。
数据预处理包括背景校正、数据过滤和缺失值处理，以确保原始数据的质量。
正则化是将原始数据进行归一化处理，消除不同样本之间的技术差异。
标准化则是将归一化后的数据进行比较和统一化处理，以便进行后续的数据分析。
然而，基因芯片数据标准化面临着诸多挑战。
首先，不同芯片平台和实验设计会导致数据的技术差异，如何有效地消除这些差异是一个关键问题。
其次，标准化方法的选择和参数的设定对结果具有重要影响，如何选择合适的方法和参数是一个需要深入研究的问题。
此外，基因芯片数据本身具有高维度和复杂性，如何有效地进行标准化和降维处理也是一个挑战。
综上所述，基因芯片数据标准化是基因芯片技术研究中的一个重要环节。
标准化的意义重大，可以提高数据的可比性和可重复性，为后续的生物信息学分析奠定基础。
标准化的方法包括数据预处理、正则化和标准化，但也面临诸多挑战。
因此，我们需要不断探索和改进标准化方法，以应对日益增长的基因芯片数据分析需求。
希望本文的讨论能够为相关研究提供一些参考和启发，推动基因芯片数据标准化领域的进一步发展。
基因芯片（Affymetrix）分析2：芯片数据预处理
基因芯片（Affymetrix）分析2：芯片数据预处理基因芯片技术的特点是使用寡聚核苷酸探针检测基因。
前一节使用ReadAffy函数读取CEL文件获得的数据是探针水平的（probe level），即杂交信号，而芯片数据预处理的目的是将杂交信号转成表达数据（即表达水平数据，expression level data）。
存储探针水平数据的是AffyBatch类对象，而表达水平数据为ExpressionSet类对象。
基因芯片探针水平数据处理的R软件包有affy, affyPLM, affycomp, gcrma等，这些软件包都很有用。
如果没有安装可以通过运行下面R语句安装：Affy芯片数据的预处理一般有三个步骤：•背景处理（background adjustment）•归一化处理（normalization，或称为“标准化处理”）•汇总（summarization）。
最后一步获取表达水平数据。
需要说明的是，每个步骤都有很多不同的处理方法（算法），选择不同的处理方法对最终结果有非常大的影响。
选择哪种方法是仁者见仁智者见智，不同档次的杂志或编辑可能有不同的偏好。
1 需要了解的一点Affy芯片基础知识Affy基因芯片的探针长度为25个碱基，每个mRNA用11~20个探针去检测，检测同一个mRNA的一组探针称为probe sets。
由于探针长度较短，为保证杂交的特异性，affy公司为每个基因设计了两类探针，一类探针的序列与基因完全匹配，称为perfect match（PM）probes，另一类为不匹配的探针，称为mismatch （MM）probes。
PM和MM探针序列除第13个碱基外完全一样，在MM中把PM的第13个碱基换成了互补碱基。
PM和MM探针成对出现。
我们先使用前一节的方法载入数据并修改芯片名称：用pm和mm函数可查看每个探针的检测情况：上面显示的列名称就是探针的名称。
而基因名称用probeset名称表示：名称映射时会看到。
基因芯片数据标准化
基因芯片数据标准化1芯片数据分析中的标准化主要分为芯片内标准化和芯片间标准化。
2芯片内标准化根据目的不同可分为消除染色偏差的Lowess Normalization，消除点样针头引起的空间差异的Print-tip Normalization。
3常用的芯片间标准化有Quantile Normalization，Global Normalization。
4对基因芯片数据的标准化处理，主要目的是消除由于实验技术所导致的表达量(Intensity)的变化，并且使各个样本(sample)和平行实验的数据处于相同的水平，从而使我们可以得到具有生物学意义的基因表达量的变化。
5双通道的cDNA芯片标化方法如下：MA plot作图是用来观察芯片数据的分布情况，其中：M=log2R/GA=log2RG^1/2以M(log ratio表达量)为纵坐标，A(log intensity表达量)为横坐标做出数据的散点分布图。
片间标准化(multiple slides normalization)--中位数标准化（Median Normalization）由于五种组织（seeding、tiller、root、panicle1、panicle2）是分别在五张芯片上作杂交试验的，所以第一步的标准化是将五张试验芯片的数据调整到同一水平，常用的方法是平均数、中位数标准化(mean or median normalization)。
即：将五组实验的数据的log ratio 中位数或平均数调整为 0。
对于双通道数据来说，这种标准化方法就是将每张芯片上的数值减去各自芯片上对数比值的中位数，这样该芯片的对数比值中位数就变成了0。
对于单通道数据（e.g.,Affymetrix），首先在待标准化的芯片与参照芯片上的每个对应基因上计算差值，然后在待标准化的芯片上减去该差值的中位数，以使两者间的总差值为0。
--分位数标准化（Quantile Normalization）一般芯片的杂交实验很容易产生误差，所以经常一个样本要做3~6 次的重复实验。
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:
基因芯片数据格式和预处理
基因芯片（Gene Chip）数据通常以特定的格式存储，常见的基因芯片数据格式包括：
1. Affymetrix CEL 文件：CEL 文件是Affymetrix 基因芯片的标准数据格式，包含了芯片图像的像素强度信息。
2. Illumina IDAT 文件：IDAT 文件是Illumina 基因芯片的原始数据格式，包含了芯片扫描的图像数据。
3. MicroArray Gene Expression Data (MAGE-ML)：MAGE-ML 是一种用于存储微阵列基因表达数据的XML 格式。
在进行基因芯片数据分析之前，通常需要进行一些数据预处理步骤，以确保数据的质量和可用性。
这些预处理步骤可能包括：
1. 数据质量控制：检查数据的完整性、缺失值、异常值等。
2. 背景校正：校正芯片上的背景信号，以去除非特异性杂交的影响。
3. 归一化：对不同样本或实验条件下的数据进行归一化处理，以消除实验间的差异。
4. 数据转换：将原始数据进行对数转换或其他数学变换，以使数据更符合正态分布或满足特定分析方法的要求。
5. 探针注释：将探针映射到特定的基因或基因组位置，以便进行基因表达分析。
这些预处理步骤的具体实现方法可能因不同的基因芯片平台和分析软件而有所差异。
在进行基因芯片数据分析时，通常使用专门的生物信息学工具和软件来处理和分析数据。
第六讲_基因芯片数据质量
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。
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。
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。
芯片图像：没有 杂质，例如太高 或者太低强度的 信号点，刮擦的 痕迹，背景太高 等等
整个图像比较均一，背景均一。
擦 痕
整体背景高
局部背景高
这个可能是杂交液的配制或者芯片本身的问题， 整体背景高的需要重新杂芯片。
信号强度不均一
好的双通道cDNA芯片
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基因芯片数据
基因芯片是用于检测和分析基因表达水平的高通量技术之一。
它可以同时检测成千上万个基因的表达水平，帮助研究人员深入了解基因与疾病、发育和其他生物学过程之间的关系。
基因芯片数据则是在基因芯片测序中产生的海量数据，通常以文本形式呈现。
下面将介绍关于基因芯片数据的一些内容，以及它在基因研究中的应用。
基因芯片数据主要包括两个部分：基因表达矩阵和元数据。
基因表达矩阵是一个二维数组，其中每一列代表一个样本（如组织或细胞），每一行代表一个基因，矩阵中的元素表示对应基因在对应样本中的表达水平。
元数据则包括与每个样本相关的其他信息，如样本来源、处理方式、实验条件等。
这些信息可以帮助研究人员进行样本间的比较和分析。
基因芯片数据在基因研究中有着广泛的应用。
首先，它可以帮助鉴定和预测疾病。
通过比较病人和正常人的基因表达矩阵，可以找到与特定疾病相关的基因或基因组模式。
这些基因或模式可以作为潜在的生物标记物，用于疾病的早期诊断和预测。
此外，利用基因芯片数据还可以帮助研究人员了解疾病发生和发展的分子机制，从而为疾病的治疗和预防提供新的思路。
其次，基因芯片数据可以用于研究基因表达调控网络。
基因表达调控网络是指多个基因在细胞中相互作用、相互调控形成的网络结构。
通过分析基因芯片数据，可以了解到不同基因的表达水平变化之间的关系，并构建基因调控网络模型。
这对于深入理解复杂生物过程如发育和疾病的调控机制至关重要。
最后，基因芯片数据还可以用于药物研发和个体化医疗。
通过比较不同细胞系或个体之间的基因表达差异，可以筛选出与特定药物敏感性相关的基因或基因组模式。
这可以帮助研究人员开发更有效的药物，并实现个体化医疗，使治疗更加精准。
总之，基因芯片数据是一种重要的数据资源，可以帮助研究人员深入了解基因与生物学过程、疾病以及药物响应之间的关系。
随着基因芯片技术的不断发展和应用，我们相信基因芯片数据将为基因研究和生物医学领域的进展做出更大的贡献。