Patharray™机制研究服务——生物信息分析

• 您是否明确待研基因生物学功能，但对于下游机制研究一筹莫展？

• 某项科研工作已告一段落，但还想进行更深入的研究？

吉凯基因Patharray™服务帮助您更好更快的进行深入的机制研究！

目前主流的研究思路都是从一个待研基因出发，通过寻找明星的通路或者直接作用的明星基因来解释一个临床问题或者提出一个科学假说，那么找到这个明星通路或者明星基因就显得至关重要，吉凯基因通过10多年的努力，建立了一套完整疾病基因数据库、基因作用网络数据库，在目的细胞中敲减或过表达目的基因后，帮助您在所研究方向上靶向明星通路并且提供后续的研究建议。

芯片综合产品分析流程

数据分析样例

1. 芯片数据QC

1.1 Signal Histogram

芯片的信号值分布图。每条信号分布曲线的重合度越好表示芯片实验的可靠性越高。

1.2 Relative Signal Box Plot

芯片Normalization后的箱型图，红线是baseline。此图表示了每张芯片数据在进行permutation后的百分位数分布，它们的分布越接近，数据的重复性就越高。

1.3 Pearson's Correlation (signal)

芯片的相关系数图，表示所有芯片两两之间的相关程度，本图使用皮尔森相关系数，当系数等于1.0时未完全正相关，相关系数越接近1.0，其相关性越高。

1.4 PCA

PCA (Principal Component Analysis), 主成分分析。用来表示每张芯片在组内组间的相似和差异度。

2. 芯片数据分析

2.1 有显著差异表现的基因数目

根据实验设计要求，将差异基因的比较结果以下表呈现，基因表现有显著差异的筛选标准为必须符合丨FC丨要大于2，并且P value值要小于0.05，详细基因表达分析见“数据分析报告”

2.2 火山图

2.3 散点图

2.4 聚类图

3. Pathway和GO分析

根据筛选出的差异基因，进行Pathway分析和Gene Ontology分析（即GO分析）。

根据生物学功能的不同，将差异基因进行Pathway Analysis，计算包含多少差异基因，并列式基因名称。

Pathway分析

GO分析

 4. 深入分析

根据初步分析结果，挑选感兴趣的pathway/gene进行深入分析。

5.下游基因验证 

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