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晋鹏
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GO是Geneontology的缩写,GO数据库分别从功能、参与的生物途径及细胞中的定位对基因产物进行了标准化描述,即对基因产物进行简单注释,通过GO富集分析可以粗略了解差异基因富集在哪些生物学功能、途径或者细胞定位。 GO分析:根据挑选出的差异基因,计算这些差异基因同GO 分类中某(几)个特定的分支的超几何分布关系,GO 分析会对每个有差异基因存在的GO 返回一个p-value,小的p 值表示差异基因在该GO 中出现了富集。 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。 教程:GO和pathway分析 目前有许多GO和pathway分析软件,GO分析软件有Avadis(商业软件)、BiNGO(开源java)、DAVID(基于web的工具)等,pathway分析有IPA和MetaCore(商业软件)等。 但这些软件学习成本高,且许多都是商业软件。有没有一种分析方法无门槛,直接上手就可以搞定的呢? GCBI平台,伸手党的福音,生信分析方法直接加载了模块,你需要做的只是创建方案,拖动模块,单击运行即可。小编用样本GSE19804演示一下,倒数10min,GO富集分析,pathway分析全搞定。 1、进入GCBI网站的在线实验室https://www.gcbi.com.cn(需注册才能使用) 2、建立项目——方案,在方案界面,拖动模块,修改名字和参数,并用连接线将模块连接成一个方案,小编建立了如下差异分析和GO和pathway分析方案。 3、选择样本数据。 样本数据GSE19804直接来自于GCBI样本库,将样本发送到在线实验室。点击方案中样本模块,在样本分组管理中选择配对样本,选择好相应的对照组和实验组样。Lungnormal **N为对照组,Lungcancer **T为实验组。 4、设置各模块参数 差异分析 |fold change|>1.2 P值<0.05 , Q值<0.05 GO分析 分析类型生物功能分析p值<0.01 ,FDR<0.01 Pathway分析 p值<0.05 5、运行方案 是不是毫无压力? 附录: 文献技术及参数: 1、检测手段:GeneChip Human Genome U133 Plus 2.0 expression arrays (Affymetrix, Inc.) 2、差异筛选:配对t 检验 (P <10^-16)和Bonferroni 校正P值 3、pathway分析:IPA软件费希尔精确检验(fisher’s exact test) P<0.5 检测工具选择 可使用其他检测工具 GeneChip® Human Gene2.0 arrays GeneChip® HumanTranscriptome Array 2.0(推荐) |

2楼2017-08-04 15:42:46












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