如何分析一個(gè)新的基因分析新的基因方法:工具/原料基因表達(dá)數(shù)據(jù)的csv文件和數(shù)據(jù)的分組信息的csv文件Excel準(zhǔn)備數(shù)據(jù)文件1。首先，我們需要一個(gè)表達(dá)譜數(shù)據(jù)的csv文件表，基因差異表達(dá)的分析方法問(wèn)題1:如何判斷差異表達(dá)基因判斷差異表達(dá)基因:不同基因控制的蛋白質(zhì)不同。

拿到轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)后，很多人最關(guān)心的大概就是差異基因的富集分析，這說(shuō)明了樣本差異在基因功能實(shí)驗(yàn)中的體現(xiàn)。但是有時(shí)候在設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)的時(shí)候，我們已經(jīng)特別關(guān)注了一些具有特定功能的基因集合，那么如何分析這些基因集合在實(shí)驗(yàn)中不同對(duì)照組之間的表達(dá)呢？今天給大家推薦一個(gè)相關(guān)的分析方法。GSEA(geneset Enrichment Analysis)GSEA(geneset Enrichment Analysis)是由麻省理工學(xué)院布羅德研究所(broadinstitute)和哈佛大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的分析基因表達(dá)數(shù)據(jù)的工具。

R中標(biāo)準(zhǔn)化的主要目的是去除測(cè)序數(shù)據(jù)的技術(shù)偏差:測(cè)序深度和基因長(zhǎng)度。測(cè)序深度:相同條件下，測(cè)序深度越深，讀取的基因表達(dá)讀數(shù)越多?；蜷L(zhǎng)度:在相同條件下，不同的基因長(zhǎng)度產(chǎn)生不相等的讀數(shù)。基因越長(zhǎng)，基因的讀數(shù)越高。對(duì)于給定的基因組參考區(qū)域，計(jì)算比對(duì)的讀數(shù)，也稱為rawcount(RC)。計(jì)數(shù)結(jié)果差異的影響因素:落在參考區(qū)上下限的讀數(shù)是否需要計(jì)數(shù)，按照什么標(biāo)準(zhǔn)計(jì)數(shù)。

RPM適用于產(chǎn)生不受基因長(zhǎng)度影響的讀數(shù)的測(cè)序方法，如miRNAseq測(cè)序。miRNA的長(zhǎng)度一般在2024個(gè)堿基之間。RPKM/FPKM法:10 3標(biāo)準(zhǔn)化了基因長(zhǎng)度的影響，10 6標(biāo)準(zhǔn)化了測(cè)序深度的影響。FPKM方法類似于RPKM，主要針對(duì)雙端RNAseq實(shí)驗(yàn)的轉(zhuǎn)錄定量。在雙端RNAseq實(shí)驗(yàn)中，有兩個(gè)相應(yīng)的從相同的DNA片段中讀出的結(jié)果。

新基因的分析方法:工具/原料基因表達(dá)數(shù)據(jù)的csv文件，數(shù)據(jù)分組信息的csv文件，Excel準(zhǔn)備數(shù)據(jù)文件1首先我們需要一個(gè)表達(dá)譜數(shù)據(jù)的csv文件表。這些基因表達(dá)數(shù)據(jù)通常是在實(shí)驗(yàn)后生成的，它們是我們分析的源文件。表達(dá)式譜的格式為:文件的A1單元格留空；在文件的第一行，寫入樣本的唯一識(shí)別號(hào)。這個(gè)識(shí)別號(hào)可以自己指定，但是請(qǐng)確保每個(gè)樣本是一列，識(shí)別號(hào)不一樣。

數(shù)據(jù)格式如圖:其次，我們需要一個(gè)csv文件表，記錄表達(dá)譜數(shù)據(jù)的來(lái)源和分組。該csv文件記錄了每個(gè)樣本的分組和其他信息。分組信息表的格式為:文件的A1單元格留空；文件的第一列(A列)寫有樣品的唯一識(shí)別號(hào)，與表達(dá)譜數(shù)據(jù)表中的樣品識(shí)別號(hào)一一對(duì)應(yīng)。文件的第一行記錄了相應(yīng)的分組信息，分組信息一般命名為groups。

首先說(shuō)一下背景。在我結(jié)束之前，有很多生存曲線分析涉及其中。針對(duì)我們?cè)诎籽≈邪l(fā)現(xiàn)的一個(gè)差異基因，使用了TCGA的臨床數(shù)據(jù)。所需數(shù)據(jù):TCGA的臨床數(shù)據(jù)。下來(lái)的時(shí)候會(huì)發(fā)現(xiàn)很多。這個(gè)時(shí)候你需要做的就是篩選你需要的。你需要的是:目標(biāo)基因的表達(dá)，病人的存活時(shí)間，病人的生存/死亡狀態(tài)。這里的靶基因可以是你之前的差異基因分析/通路分析/臨床分析獲得的一個(gè)或幾個(gè)基因，你需要在接下來(lái)的生存分析中進(jìn)一步驗(yàn)證其預(yù)后影響。

但個(gè)人感覺(jué)SAS算法更準(zhǔn)確，Gradprism在畫圖上更美觀易操作。取決于你的需求。檢驗(yàn)算法:用KaplanMeier(KM)生存分析法計(jì)算生存時(shí)間和生存率，用Logrank檢驗(yàn)比較生存差異，P值小于0.05，有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。具體操作原理:根據(jù)目的基因的表達(dá)水平，將患者分為高表達(dá)組和低表達(dá)組。這里的分組方法可以基于平均值或中位數(shù)。

networkanalysis是網(wǎng)絡(luò)的圖論分析、優(yōu)化分析和動(dòng)態(tài)分析的統(tǒng)稱。網(wǎng)絡(luò)分析是對(duì)網(wǎng)絡(luò)中傳輸?shù)乃袛?shù)據(jù)進(jìn)行檢測(cè)、分析和診斷，幫助用戶排除網(wǎng)絡(luò)事故，避免安全風(fēng)險(xiǎn)，提高網(wǎng)絡(luò)性能，增加網(wǎng)絡(luò)可用性價(jià)值。網(wǎng)絡(luò)分析是網(wǎng)絡(luò)管理的關(guān)鍵部分，也是最重要的技術(shù)。網(wǎng)絡(luò)分析一般包括以下分析情況:快速查找并排除網(wǎng)絡(luò)故障；

差異基因表達(dá)分析:差異表達(dá)基因分析:差異表達(dá)基因(DEG): VolcanoPlot:火山圖foldchange翻譯為倍數(shù)變化。假設(shè)A基因的表達(dá)值為1，B的表達(dá)值為3，那么B的表達(dá)量是A的3倍，一般我們用count，TPM或者FPKM來(lái)衡量基因的表達(dá)水平，那么基因表達(dá)值肯定是非負(fù)的，所以foldchange的值為(0，

因?yàn)槲覀冇昧薼og2foldchange。當(dāng)expr(A)expr(B)時(shí)，B到A的foldchange小于1，log2foldchange小于0。

問(wèn)題1:如何判斷差異表達(dá)基因:不同的基因控制不同蛋白質(zhì)的合成，因此蛋白質(zhì)的生物學(xué)特性不同，從而表現(xiàn)出差異。問(wèn)題2:如何判斷真核生物中差異表達(dá)的基因，從個(gè)體的生長(zhǎng)、發(fā)育、衰老、死亡到組織的轉(zhuǎn)化和凋亡以及細(xì)胞對(duì)各種生物和理化因素的反應(yīng)，本質(zhì)上都與基因有關(guān)，高等生物體內(nèi)大約有30000個(gè)不同的基因，但其中只有10%的基因在生物體內(nèi)的任意8個(gè)細(xì)胞中表達(dá)，而且這些基因的表達(dá)是按照特定的時(shí)間和空間順序有序進(jìn)行的。這種表達(dá)方式就是基因的差異表達(dá)。