差異表達(dá)基因分析ppt課件-文庫吧在線文庫
【正文】 alization R語言和 bioconductor 差異表達(dá)基因分析 單張 cDNA芯片差異表達(dá)基因 差異表達(dá)基因分析 基因表達(dá)譜芯片實(shí)驗(yàn)的主要目的之一是發(fā)現(xiàn)兩個(gè)樣本間差異表達(dá)基因。 但是，這種方法也是有其重大缺陷的。這是因?yàn)樵谛酒瑢?shí)驗(yàn)中，總有一些由于背景噪聲產(chǎn)生的假陽性點(diǎn)。結(jié)果顯示：在一個(gè)模擬的數(shù)據(jù)集中，雖然帶有一些經(jīng)驗(yàn)性質(zhì)，但用修正 t統(tǒng)計(jì)量給基因排秩比用均數(shù)和一般的 t統(tǒng)計(jì)量效果要好。 通常的合并是指計(jì)算這些重復(fù)值的集中趨勢指標(biāo)，如均數(shù)、中位數(shù)或眾數(shù)。對于生物學(xué)重復(fù)中缺失數(shù)據(jù)的填充應(yīng)慎重，應(yīng)當(dāng)使用盡量同質(zhì)的樣品對缺失值進(jìn)行估計(jì)。 當(dāng)一條基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)中的無效數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)超過一定的范圍時(shí)，這條基因就認(rèn)為是一條無效基因，在以后的聚類分析中不把這條基因考慮在內(nèi)。通常一個(gè)變量還不足夠，因此，需要尋找第二個(gè)主成分 Z2， Z2與 Z1不相關(guān)，且是除 Z1外具有最大方差的原始變量的線性組合。常用方法，主成分分析等。在加權(quán)均數(shù)中，權(quán)重為上面計(jì)算的基因間的相似性。剩余的數(shù)據(jù)重新計(jì)算均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差，并消除給定區(qū)間外的數(shù)據(jù)。 Multiple test (Pvalue adjustment) 火山圖（ volcano plot） Statistical test: Pvalue Fold change: Ratio 其他方法 Bstatistics (Smyth,2022) Bayes Ttest (Baldi and Long, 2022) SAMROC (Broberg, 2022) ZhaoPan method (Zhao and Pan, 2022) … … Improved Detection of Differentially Expressed Genes Time series microarray dataset 聚類分析 基因表達(dá)數(shù)據(jù)矩陣 (Affymetrix GeneChip174。 這一排序法忽略了一個(gè)基因在重復(fù)實(shí)驗(yàn)中的不同芯片上表達(dá)水平的差異程度。 Z值法 在一張 cDNA芯片上一般都點(diǎn)了很多基因，其實(shí)這
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