芯片数据分析
产品名称: 芯片数据分析
英文名称: Microarray Data Analysis
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芯片数据分析服务
DNA microarray data analysis
通用芯片数据分析项目
一.芯片数据信息读取(必须)
芯片数据一般都是通过荧光检测装备检测到的荧光强度,芯片上的每一个点(spot)都有自己的杂交信号,通过扫描及读取,可以获取这些杂交信号的相对强弱。
二.数据的预处理以及均一化(必须)
将芯片探针同步到不同的annotation库里面,读取的杂交信号进行log化等预处理,多个探针表达水平同步到特定的基因上,然后进行背景校正,多样本之间进行归一化等等,得到各个基因的相对表达水平。
三.样本表达水平整体分析(可选)
使用样本间的correlation test,主成分分析(PCA)等手段,可以粗略看出各个样本间的成员关系,以及它们之间的相关性,从而对实验好坏做出推断。
四.表达水平差异基因筛选(推荐)
基于不同的实验设计,我们使用相对应的统计手段,如student-t test, ANOVA, ANCOVA, regression test以及simulation等等,得到统计上显著的差异表达的基因、microRNA或者甲基化区域等等。
五.基于表达量的聚类分析(推荐)
具有相似表达量变化趋势的基因很可能具有相同或者相似的功能,基于 hierarchical cluster或者k-mean cluster等方法对基因或者microRNA以及样本进行聚类分析。
六.Gene Ontology分析(必须)
对于得到的特定基因分类,我们采取DAVID、EasyGO等GO分析软件对所得基因进行功能分析,并得到可能的富集功能,绘制相关图和表格。GO 分析对实验结果有提示的作用,通过差异基因的GO 分析,可以找到富集差异基因的GO分类条目,寻找不同样品的差异基因可能和哪些基因功能的改变有关。
七.Pathway Analysis分析(必须)
基于KEGG等数据库,我们采取超几何分布检验等统计手段,得到显著富集的生物信号通路或者代谢通路。通过差异基因的Pathway 分析,可以找到富集差异基因的Pathway 条目,寻找不同样品的差异基因可能和哪些细胞通路的改变有关
八,Gene Set Enrichment Analysis(GSEA)分析(推荐)
基因富集分析,它是用统计学的方法分析若干类功能基因簇(gene set)是否在不同的生物样本组中存在差异,通过芯片实验数据的分析,寻找不同样品的差异基因可能与哪些生物学功能相关,为后期实验提供参考。
九,针对不同类型芯片的分析
例如SNP芯片的CNV和LOH分析,microRNA芯片的靶基因预测,外显子芯片的可变剪切体分析等等。
十,个性化数据分析
按照客户的要求和课题的特殊要求进行个性化数据分析。
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