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基因芯片数据处理及生物信息学分析    

 

一.   基因芯片结果分析

 

        1.   差异表达基因分析和聚类分析

             基因芯片数据标准化、上调基因/下调基因、t-检验（P值）、方差分析（F-检验）、基因聚类（Cluster）、热图（Heatmap）、多样本分子标志物聚类（如肿瘤分子标志物聚类分析）。可分析mRNA表达谱、miRNA表达谱和甲基化基因芯片数据表达谱差异。（结果形式：分析表格、红绿热图、Cluster分类树）

                

        2.  基因数据相关性分析

             分析内容：基因芯片数据质量控制和分析（结果形式：相关性分析结果表格）

 

        3.  GO分析（Gene Ontology）

           意义：可以告诉研究者差异基因所调控的生物学功能中哪些是最重要的, 哪些生物学过程需要深入研究，哪些酶的活性需要重点关注等。

          分析内容：包含基因芯片内所有差异表达基因的GO功能注释（结果形式：注释表格）和GO功能富集分析图（结果形式：热图Heatmap/聚类Cluster/功能调控图）。
 

      

       4.  Pathway分析及其富集分析

            意义：了解差异基因影响的主要信号通路调控机制和重点调控的蛋白。

            分析内容：最重要的几个差异基因相关的KEGG代谢通路图、表示通路被调控程度的热图，（结果形式：pathway表格)、Pathway富集分析图（结果形式：热图Heatmap/聚类Cluster ，富集参数表格/KEGG代谢通路图，含研究基因的颜色标记）

 

富集分析示例：

 

 

      5.  miRNA靶点基因预测

           分析内容：预测差异表达miRNA的靶点基因、KEGG pathway （结果形式：注释表格）  

 

       6.   甲基化位点分析

            分析内容：甲基化位点分布，高甲基化/低甲基化位点分布（结果形式：饼图或柱图）

 

        7.  SNP位点分析

            分析内容：分析某一细胞信号转导通路机制或某一疾病相关的主要SNP位点。（结果形式：分析表格）

   
 

  8.  蛋白相互作用和GO/Pathway调控分析
             

          
             
 

       

二.   基因组测序序列分析

        1.  全基因组序列功能注释

         分析内容：预测基因组编码区ORF（CDS）、tRNA、rRNA的起始位点和终止位点和长度，并注释基因功能。（结果形式：分析表格）

            

         2.   全基因组序列拼接

         分析内容： 将短的测序序列拼接成一个完整的基因组fasta序列文件。（结果形式：fasta序列文件）

 

          3.  全基因序列功能聚类

           分析内容： 将基因组所有基因序列进行功能分类 （结果形式： 饼图，功能分类层次表）

                 

 

          4. 系统发育树/物种进化树/分子进化树构建

              分析内容：通过ClustalW进行多基因组序列比对，构建不同物种之间的进化树。（结果形式：进化树图，模式可选）

 

          5.  不同基因组序列KEGG代谢通路分析

               分析内容：预测基因组基因的KEGG代谢途径。（结果形式：KEGG图谱）

                        

         6.  全基因组CDS编码区分布图（圈图）

              分析内容：绘制全基因组基因分布、tRNA分布和rRNA分布图。（结果形式：圈图）

                        

         7.  多基因组GO功能差异分析

              分析内容：绘制不同物种的基因组GO功能差异图。（结果形式：柱图）

  

        8.  SNP位点连锁不平衡分析

        9. 共线性和PCoA分析

        10. COG功能聚类分析

        11. 未知微生物基因组物种预测

        12. 已知物种的系统进化顺序

 

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