差異表達(dá)基因分析ppt課件-在線瀏覽
2025-06-20 22:35本頁面
【正文】 個(gè)樣本間差異表達(dá)基因。 通常采用基因在實(shí)驗(yàn)組和對照組中信號的比值作為衡量基因在兩種狀態(tài)下基因的表達(dá)差異，在雙色熒光系統(tǒng)中，用 Cy5/Cy3的比值來衡量基因的表達(dá)差異，也稱表達(dá)差異值。 噪聲和芯片本身的一些因素以及生物學(xué)本身的特點(diǎn)給篩選差異表達(dá)基因帶來了很大的麻煩。這個(gè)篩選的標(biāo)準(zhǔn)就稱為差異表達(dá)基因的閾值。 但是，這種方法也是有其重大缺陷的。但如果是主觀縮小判斷域值，又有可能增大假陽性率。 Z值法 在一張 cDNA芯片上一般都點(diǎn)了很多基因，其實(shí)這些基因中只有很小一部分表達(dá)有差異，所以一般都假設(shè)表達(dá)的比率值滿足正態(tài)分布。)/σ . |Z|= 在寡核苷酸芯片中，芯片上的基因在相應(yīng)實(shí)驗(yàn)條件下或相應(yīng)組織中也只是有很小一部分基因有表達(dá)，可以假定強(qiáng)度滿足對數(shù)正態(tài)分布，同樣可以對其作 Z變換，使其具有統(tǒng)計(jì)意義。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)。 一般性的方法 選擇一個(gè)統(tǒng)計(jì)量給基因排秩來證明表達(dá)有差異 為排秩統(tǒng)計(jì)量選擇一個(gè)判別值，在它之上的值將被認(rèn)為是顯著的 前面一個(gè)部分更為重要，所以研究的較多，方法也更多，后面那部分的方法稍微簡單 重復(fù)芯片（ replicates） M值 根據(jù)比率平均值或 對基因排序。 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。 T值排序 假如一個(gè)基因在幾張重復(fù)芯片的 M值都很小，但是這些 M值非常接近，所以 s值也非常小，這樣可能會(huì)導(dǎo)致 t值很大，從而會(huì)把這個(gè)本沒有差異表達(dá)的基因誤認(rèn)為差異表達(dá)。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。統(tǒng)計(jì)學(xué)家都想用更符合統(tǒng)計(jì)學(xué)的手段得到差異基因，具體說來就是想用假設(shè)檢驗(yàn)后賦予每個(gè)基因統(tǒng)計(jì)顯著性或者 P值，使得每個(gè)基因的判別更有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的意義。 Multiple test (Pvalue adjustment) 火山圖（ volcano plot） Statistical test: Pvalue Fold change: Ratio 其他方法
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