SAGE基因表达的系列分析方法

生物信息学中的基因表达数据分析方法在生物学研究中，基因表达数据的分析对于理解生物体内基因调控的机制和功能至关重要。

随着高通量测序技术的发展，基因表达数据的获取和分析变得更加容易和准确。

生物信息学中的基因表达数据分析方法主要包括差异表达分析、基因共表达网络分析以及功能富集分析等。

差异表达分析是基因表达数据分析的关键技术之一。

它可以识别不同基因在不同组织或条件下的表达量差异，从而帮助我们深入了解基因的功能和调控。

常用的差异表达分析方法包括基于计数数据的DESeq2和edgeR，以及基于表达量的limma等。

这些方法能够通过统计学模型和假设检验来识别不同基因的显著差异表达，并且考虑了多重比较校正和批次效应等因素的影响。

另外，基因共表达网络分析也是生物信息学中常用的方法之一。

它可以根据基因表达模式的相似性将基因划分为不同的共表达模块，从而发现基因之间的相互作用关系。

基因共表达网络分析能够帮助我们预测基因功能、发现新的基因调控模块以及揭示基因调控网络的结构和功能。

常用的基因共表达网络分析方法包括WGCNA和STRING等。

这些方法能够通过计算基因之间的相关性来构建基因共表达网络，并利用网络拓扑结构和模块发现算法来鉴定关键的共表达模块和核心基因。

此外，功能富集分析也是基因表达数据分析中重要的方法之一。

它可以识别差异表达基因集合中富集的生物学功能和通路，从而揭示基因集合在特定生物过程中的功能角色。

功能富集分析常用的方法包括基于基因本体论（Gene Ontology）的GO分析和基于KEGG通路的富集分析。

这些方法能够通过统计学假设检验来判断差异表达基因集合是否富集于特定的功能分类或通路，帮助我们深入了解基因的功能和生物学过程的调控机制。

此外，在基因表达数据的分析中，还有许多其他的方法可以用于发现和解释基因表达的模式和调控机制，比如聚类分析、GO/KEGG富集分析、差异表达基因的功能注释和生物学网络分析等。

这些方法的应用丰富了我们对基因表达数据的理解，并且为生物学研究提供了重要的信息。

分子生物学名词解释分子生物学考试重点一、名词解释1、分子生物学(molecular biology)：分子生物学是研究核酸、蛋白质等所有生物大分子的形态、结构特征及其重要性、规律性和相互关系的科学。

2、C值(C value)：一种生物单倍体基因组DNA的总量。

在真核生物中，C值一般是随生物进化而增加的，高等生物的C值一般大于低等生物。

3、DNA多态性(DNA polymorphism)：DNA多态性是指DNA序列中发生变异而导致的个体间核苷酸序列的差异。

4、端粒(telomere)：端粒是真核生物线性基因组DNA末端的一种特殊结构，它是一段DNA序列和蛋白质形成的复合体。

5、半保留复制(semi-conservative replication)：DNA 在复制过程中碱基间的氢键首先断裂，双螺旋解旋并被分开，每条链分别作为模板合成新链，产生互补的两条链。

这样形成的两个DNA分子与原来DNA 分子的碱基顺序完全一样。

一次，每个子代分子的一条链来自亲代DNA，另一条链则是新合成的，所以这种复制方式被称为DNA 的半保留复制。

6、复制子(replicon)：复制子是指生物体的复制单位。

一个复制子只含一个复制起点。

7、半不连续复制(semi-discontinuous replication)：DNA 复制过程中，一条链的合成是连续的，另一条链的合成是中断的、不连续的，因此称为半不连续复制。

8、前导链(leading strand)：与复制叉移动的方向一致，通过连续的5W聚合合成的新的DNA链。

9、后随链(lagging strand)：与复制叉移动的方向相反，通过不连续的5\T聚合合成的新的DNA链。

10、AP位点(AP site)：所有细胞中都带有不同类型、能识别受损核酸位点的糖昔水解酶，它能特异性切除受损核昔酸上N-B糖昔键，在DNA链上形成去嘌吟或去嘧啶位点，统称为AP位点。

11、cDNA(complementary DNA)：在体外以mRNA 为模板，利用反转录酶和DNA聚合酶合成的一段双链DNA。

基因表达谱数据分析方法基因表达谱是对生物体内基因表达情况的记录，通过对基因表达谱的分析，可以了解到基因在不同条件下的表达状态，从而揭示生命现象的本质和规律。

这对于研究基本生物现象、发现新的治疗手段等具有重要的意义。

随着高通量技术的发展，获取基因表达谱数据已经成为了常规操作。

但是，如何对这些数据进行分析和处理，是一个相当复杂的问题。

本文将介绍基因表达谱数据分析的基本方法和技巧。

我们将从预处理数据、差异分析、聚类分析、通路分析和生物信息学工具等几个方面进行论述。

一、预处理数据首先，我们需要将原始数据进行预处理，去除质量较差的数据，检查样本之间的差异和异常值等。

预处理过程旨在保证数据的准确性和可靠性，为后续的分析奠定基础。

二、差异分析差异分析是对基因表达谱数据进行质量评估和过滤的关键步骤。

常用的差异分析方法包括T检验、方差分析、Wilcoxon秩和检验等。

差异分析的目标是找出在不同实验条件下，哪些基因的表达发生了变化。

这是为了找到有生物学意义的差异基因集合并进一步进行研究。

三、聚类分析聚类分析是将基因表达谱数据中的基因和样本分别分成若干类，使得同一类中的基因或样本具有相似的表达模式，不同类之间具有较大的差异。

这样的分类结果有助于我们找出基因表达谱数据中的模式。

聚类分析常用的方法包括层次聚类和k-平均聚类等。

四、通路分析通路分析是将差异基因集合与特定生物过程或通路进行关联，以揭示差异基因集合在生物学上的意义。

通常，通路分析需要利用基因注释或生物信息学数据库中的信息，将差异基因集合与通路相对应，从而找到可能受到影响的通路。

五、生物信息学工具最后，利用生物信息学工具进行综合分析和可视化。

有很多生物信息学工具可以用来对基因表达谱数据进行分析和可视化，比如R、Python、Cytoscape等。

这些工具可以帮助我们更好地理解和解释基因表达谱数据中的生物学意义。

总结：基因表达谱数据分析是序列分析的一个重要分支，广泛应用于生物信息学、系统生物学和合成生物学等领域。

gene set enrichment analysisGenesetenrichmentanalysis（GSEA）是一种用于分析基因表达谱的统计方法，通过将已知的基因集和基因表达谱进行比较，从而发现和确定基因组中的具有相关性的关键基因和转录谱的结构。

GSEA是一种定向分析方法，可以用来探索实验结果中的潜在功能。

它可以帮助生物学家从大量基因表达数据中找到显著因子，进而得出更好的生物学结论。

GSEA的基本步骤包括建立原始表达数据，确定某种生物学意义下的基因集以及表达距离，定义统计量，并估计样本间变异程度。

GSEA 首先利用秩和技术来测量基因表达谱与所给基因集之间的相关程度，同时考虑表达谱中基因不间断性，从而对样本进行明确分类，最后使用聚类分析将样本聚类到与基因集相关的聚类中，并计算与基因集之间的最终相关程度。

GSEA具有一系列特点：（1）GSEA把基因表达谱和基因集构建的过程看作一个整体，它可以检测和基因集相关的少数基因的关系，而不被大量基因的影响所掩盖；（2）基因表达谱可以有效地识别表达谱中显著的基因；（3）GSEA可以分析基因表达谱中的不同细分，以探索实验结果中的潜在功能；（4）GSEA不受平均表达水平的影响，也不受表达变化的幅度和持续时间的影响；（5）GSEA可以用于多组样本间聚类分析，可以检测出能够释放聚类效应的基因。

GSEA为生物学家提供了一种全新的分析手段，进而帮助他们从大量基因表达数据中发现和挖掘出基因组中的具有相关性关键基因和转录谱的结构，从而建立和证明自然环境中的细胞行为。

GSEA的应用非常广泛，可以用于寻找复杂疾病的相关基因，而且在发现药物治疗标志物等方面也非常有效。

GSEA的应用不仅仅限于生物学领域，它也可以应用于医学、农学和农艺学等领域。

由于GSEA具有许多优点，现在很多研究人员开始使用GSEA来解决实验问题。

GSEA可以用来从大量的基因表达数据中获取更多的信息，有助于生物学家了解基因组编码的功能，从而更好地理解生物学现象。

第四节 基因表达数据的聚类分析基因表达数据主要来自于两个方面，一是基因芯片，这是最主要的表达数据来源，利用基因芯片技术可以大规模并行获取基因转录结果mRNA 的数据（Schena Eet al ，1995）。

表达系列分析SAGE 和差异显示（Kozian and Kirschbaum ，1999）、蛋白质芯片等是快速检测蛋白质及其含量的另一类技术。

聚类分析是模式识别中一种非常有吸引力的方法，特别适用于模式分类数不知道的情况。

从机器学习的角度来看，有两种基本的聚类分析（Kaufman 1990），即所谓有教师聚类和无教师聚类。

在有师聚类中，对于每一类有一个参考模式，对于一个未分类的向量，通过计算选择一个最接近的参考模式，并将该向量归入该参考模式所对应的类，这实际上是一个分类问题。

而真正的聚类分析是一种无师学习（或无监督学习），没有关于聚类的先验知识，需要聚类算法根据样本之间的距离或者相似程度进行自动分类（傅京孙，1990；李介谷等，1986）。

基因表达数据聚类分析一般包括以下几个步骤：（１）确定基因表达的数据；（２）计算相似性矩阵，各个矩阵元素代表两个基因的表达是否相似；（３）选择算法进行聚类分析；（４）显示分析结果。

以下着重讨论对表达型基因芯片实验数据的处理和分析。

在一种基因芯片上往往含有成百上千个基因探针，一次可以同时检测大量基因的表达。

利用同一种芯片在不同条件下（不同时间，不同细胞，不同外界作用）进行基因表达实验，搜集表达数据，将原始数据放在一起，形成一个数据表格。

表格的每一行代表一个基因，是一个基因在不同实验条件下表达的“快照”，而每一列则代表各个基因在同一种实验条件下的表达水平。

从数学形式上来看，表格的一行数据就是一个向量，常称其为一个基因的表达模式，而表格本身就相当于一个矩阵。

聚类分析就是将这些向量按照相似程度进行归类。

对数据进行聚类分析之前，必须将包含在基因表达矩阵中的数据进行相似程度分析，并且对分析结果进行量化。

SAGE的原理及其应用1. SAGE的原理SAGE（Serial Analysis of Gene Expression）是一种用于测量基因表达水平的高通量测序技术。

它通过截取和测序所有转录本的短片段，以定量方式评估特定基因的表达水平。

SAGE技术的原理包括以下几个步骤：1.mRNA的提取：首先从细胞中提取总RNA，然后使用酶反应将其转录成cDNA。

2.链特异性构建：cDNA片段通过特异性引物进行逆转录扩增，得到了具有统一特异序列标签的短片段。

3.连接得到SAGE标签：将短片段连接成链接链，形成校准链。

4.连接链的切割：切割连接链，得到所需的SAGE标签。

5.串联标签的测序：对SAGE标签进行测序。

6.数据分析：通过对测序结果进行比对和统计，可以得到每个基因的表达水平。

2. SAGE的应用SAGE技术由于可以高通量地测量基因表达水平，被广泛应用于基因表达研究、基因功能鉴定、疾病诊断和药物开发等领域。

2.1 基因表达研究SAGE技术可以帮助研究人员全面了解基因的表达情况，从而揭示基因表达调控的机制。

研究人员可以通过比较不同组织、不同发育阶段或不同生理状态下的基因表达谱，发现相关的调控网络和信号通路。

2.2 基因功能鉴定SAGE技术可以帮助研究人员快速筛选出在特定生理或病理条件下表达的基因，并对这些基因进行进一步的功能验证。

通过与已知功能的基因表达谱进行比对，可以预测新基因的功能，并进一步验证其在生物学过程中的作用。

2.3 疾病诊断SAGE技术可以帮助研究人员发现与疾病相关的基因表达谱，从而为疾病的诊断、治疗和预后评估提供依据。

通过对疾病样本和正常对照样本的基因表达谱进行比对，可以发现特异性的疾病标记物，并使用这些标记物进行早期诊断和预测疾病进展的风险。

2.4 药物开发SAGE技术可以帮助研究人员评估候选药物对基因表达的影响，从而为药物的开发提供依据。

通过比较药物处理组和对照组的基因表达谱，可以发现受药物调控的基因，进而揭示药物的作用机制和潜在的副作用。

基因组学与应用生物学，2009年，第28卷，第6期，第1204－1210页Genomics and Applied Biology,2009,Vol.28,No.6,1204－1210专题介绍Review基因表达系列分析法(SAGE)的改进及其在植物功能基因组研究中的应用张振乾谭太龙肖钢官春云﹡湖南农业大学农学院,国家油料改良中心湖南分中心,长沙,410128*通讯作者,guancy2000@摘要基因表达系列分析方法(SAGE)是一种新的基因表达分析方法，与基因芯片技术一样具有高通量的特点，可测定特定组织的基因表达水平，在全基因组水平上同时定量检测数万个基因表达模式；可在未知目的基因的前提下，分析来自一个细胞的全部转录本信息；对已知或未知基因表达进行定性和定量分析。

目前，虽然在疾病、发育、细胞凋亡、药物筛选等多个领域已有利用SAGE 方法进行的研究，但该方法在植物功能基因组研究中的应用相对较少。

本文主要综述了该方法在RNA 用量、PCR 循环次数、SAGE 效能和可靠性、标签长度和未知标签分析等方面的改进及其在植物中构建SAGE 文库、筛选新基因、基因表达图谱分析等方面的应用，从而为其在植物功能基因组研究中的进一步应用提供理论参考。

关键词基因系列分析方法(SAGE),功能基因组,基因表达图谱分析The Modification of Serial Analysis of Gene Expression (SAGE)and its Ap-plication in Plant Functional Genome ResearchZhang ZhenqianTan Tailong Xiao Gang Guan Chunyun ﹡Hunan Agricultural University,Hunan Branch of National Oilseed Crops Improvement Centre,Changsha,410128*Corresponding author,guancy2000@ DOI:10.3969/gab.028.001204Abstract Serial analysis of gene expossion (SAGE)is a kind of innovative gene expossion analysis method ,which possesses the same characteristic of high throughput as Genechip.This techniques can determine the level of gene expression in some special tissues and can quantitatively detect expression patterns of thousands of genes simultaneously on the whole genome level.And it also can be used to analyze all transcripts information from a cell without knowing target gene.Furthermore,This analytical method can carry out the qualitative and quantita-tive analysis for the expression of known or unknown genes.At present,SAGE has been widely used in many fields,such as disease,development,apoptosis and drug screening etc.,whereas it is relatively less been applied in plant functional genome research.In this paper,we mainly reviewed the modification of this approach on RNA dosage,PCR cycles,the efficacy and reliability of SAGE,the label length and unknown label analysis and so on.At the same time,we also summarized its application in plant functional genome research,for instance,the con-struction of SAGE library,screening of new genes and gene expression profiling analysis,which would provide theory reference for its further application in plant functional genome research.Keywords Serial analysis of gene expression (SAGE),Functional genome,Gene expression profiling analysis /doi/10.3969/gab.028.001204基金项目：本研究由国家973计划(2006CB101600)资助利基因表达系列分析方法(serial analysis of gene expression,SAGE)是基于poly A +RNAs 剪切得到的短标签和标签末端间的两两连接组成的串联体分析方法(Richards et al.,2004)。

医学分子生物学重点名词解释问答（2）医学分子生物学重点名词解释问答复制方式称为DNA的半保留复制。

DNA的半不连续复制（semi-discontinuous replication）：在DNA复制过程中，前导链的复制是连续的，而后随链的复制是中断的、不连续的。

DNA复制体(replisome)：在复制叉附近，形成了以两套DNA聚合酶Ⅲ全酶分子、引发体和解链酶构成的类似核糖体大小的复合体，称为DNA复制体。

AP位点（AP site）：糖苷水解酶特异性切除受损核苷酸上的糖苷键，在DNA链上形成的去嘌呤或去嘧啶位点。

转座\移位（transposition）：遗传信息从一个基因座转移至另一个基因座的现象称为基因转座，是由可移位因子介导的遗传物质重排。

转座子（transposon，Tn）：存在于染色体DNA上可自主复制和移位的基本单位。

由于它可以从染色体基因组上的一个位置转移到另一位置，甚至在不同染色体之间跃迁，因此有时也称为跳跃基因(Jumping gene)。

插入序列(insertion sequence，IS)：最简单的不含有任何宿主基因的转位因子。

片段长度700—2500bp。

复合转座子(composite transposon)：是一类携带某些与转座无关的抗性基因(或其它宿主基因)的转座子。

分子量＞2000bp。

启动子（promoter）：能被RNA聚合酶识别、结合并启动基因转录的一段DNA序列。

核心启动子（core promoter）：指保证RNA聚合酶Ⅱ转录正常起始所必需的、最少的DNA序列。

包括转录起始点及其上游-25/-30bp处的TATA盒。

RNA剪接（RNA splicing）：一个基因的外显子和内含子共同转录在一条转录产物中，将内含子去除而把外显子连接起来形成成熟RNA分子的过程。

RNA的选择性剪接：用不同的剪接方式从一个mRNA前体产生不同的mRNA剪接异构体的过程。

RNA的编辑（RNA editing）：转录后的RNA插入、删除或取代一些核苷酸残基，导致DNA所编码的遗传信息发生改变。

基因表达水平的计算和分析方法基因表达是生命活动的基础，每个细胞都依赖于基因表达来维持正常的生理功能。

随着高通量技术的发展，越来越多的基因表达数据积累，如何从这些数据中提取有价值的信息成为生物数据分析领域的重要研究方向之一。

基因表达数据分析的核心是基因表达水平的计算和分析方法。

一、基因表达水平的计算方法基因表达水平的计算方法有三种：基于芯片、基于RNA-seq和蛋白质组学分析法。

1.基于芯片的计算方法基于芯片的基因表达计算方法是通过DNA芯片技术，采用荧光信号分析技术来计算基因表达水平。

基本上分为以下步骤：首先将RNA转化为cDNA，并标记为荧光物质并打上芯片；通过荧光信号分析技术对荧光素的强度进行检测，并将强度值转换为基因表达水平。

这种方法已经被广泛应用，但是具有一定的局限性。

芯片技术复杂、成本高昂、对特定基因有选择性和检测范围有限等缺点，限制了其在大规模研究和应用中的应用。

2.基于RNA-seq的计算方法RNA-seq技术是最新的一种高通量测序技术，可同时检测所有共同的基因表达和新的转录本，以及所有SNP和突变等分子标记，分子分类和转录水平分布。

它可以使有限的生物材料得到有效和高精度的序列，并在不断更新的转录本数据库中分析和基因注释。

RNA-seq可以直接测量RNA转录本的量，并不是通过荧光信号而是通过量化RNA-seq文库中测序reads的数目来计算基因表达的水平。

可以检测很少的RNA，扩大了涉及的基因范围和研究范围，大大提高了检测效率和准确率。

3.蛋白质组学分析法蛋白质组学方法是一种更直接的基因表达水平测量方法。

蛋白质是基因表达的最终产物，是表达的直接结果，可以反映基因表达水平的真实状态。

蛋白质组学方法通过进行质谱分析，测量蛋白质的多肽序列，进而实现对基因表达水平的定量。

二、基因表达水平的分析方法基因表达水平的分析方法可以分为两个方面：一是对数据进行预处理并分析数据的结构，二是基于分析的结果进行生物学的解释和计算。