生物信息学讲义——基因芯片数据分析

生物信息学中的生物芯片和序列分析随着基因测序技术的不断发展，生物信息学越来越受到广泛关注。

在生物信息学领域中，生物芯片和序列分析是两个重要的研究方向，它们能够帮助我们深入了解生命的奥秘。

生物芯片生物芯片是一种高通量检测技术，它可以在一张芯片上同时检测数千到数百万个基因或蛋白质。

生物芯片可以快速、精准地检测特定基因或蛋白质的表达水平，从而为基因功能和疾病研究提供了强有力的工具。

生物芯片的主要分为两类：基因芯片和蛋白质芯片。

基因芯片可以检测同一物种所有基因的表达情况，可以用于基因分类、基因表达、基因功能等方面的研究。

蛋白质芯片则可以检测蛋白质的表达水平和相互作用，可以用于研究蛋白质的结构、功能和相互作用。

生物芯片技术的发展为疾病的诊断和治疗提供了新的思路。

针对慢性病和癌症等疾病，生物芯片技术可以通过检测患者的基因表达水平、突变等信息，为临床医生提供更为准确的诊断和治疗方案。

序列分析序列分析是生物信息学中的另一个核心技术，它是通过对DNA、RNA或蛋白质序列进行比对和分析，来研究它们的结构、功能和进化规律。

序列分析的主要任务有以下几个方面：1）序列比对 - 比较两个或多个序列的相似性和差异性，发现序列之间的模式和特征；2）序列注释 - 针对已知序列进行功能注释，预测新序列的功能；3）序列分类 - 基于序列相似性和差异性进行分类和聚类，为生物分类系统的建立提供基础；4）序列进化 - 通过序列比对和分析，推断出序列或物种的进化关系。

近年来，序列分析技术在新药研发、生物制药和转基因等领域得到了广泛应用。

例如，在新药研发中，科学家可以通过对药物靶点的序列分析，预测药物靶点的结构和功能，从而为药物筛选和开发提供方向。

结语生物芯片和序列分析是生物信息学中两个不可缺少的技术，在基因功能和生物进化等方面的研究中具有重要的意义。

随着技术的不断进步和应用范围的不断扩大，它们将为人类深入了解生命科学的奥秘带来更多的惊喜和发现。

免疫学中基因芯片的应用及数据分析方法基因芯片是一种新型的生物技术工具，它被广泛运用于生物学研究、医学诊断以及农业等领域。

在免疫学研究中，基因芯片可以用来分析基因表达，研究免疫系统的生物学和病理生理学，以及开发新的免疫疗法。

本文将探讨免疫学中基因芯片的应用及数据分析方法。

一、基因芯片在免疫学研究中的应用基因芯片技术基于DNA序列互补的原理，可以同时探测几千个基因在不同生理和病理条件下的表达水平。

在免疫学研究中，基因芯片技术可以用来研究免疫系统中与疾病相关的基因表达变化，为免疫治疗的开发提供重要的信息。

1. 免疫系统基因表达谱的分析免疫系统是一种复杂的网络，包括免疫细胞、激素和细胞因子等多种成分。

在不同生理和病理条件下，免疫系统中的基因表达模式会发生变化，这些变化与多种疾病的发生和发展密切相关。

利用基因芯片技术可以对免疫系统中的基因表达谱进行全面的分析，从而发现与免疫系统相关的新的治疗靶点。

2. 免疫治疗的监测免疫治疗是一种新兴的治疗模式，包括肿瘤免疫治疗、自身免疫病治疗以及感染病治疗等。

基因芯片技术可以用来监测免疫治疗的效果，并评估治疗的预后。

例如，利用基因芯片技术可以分析免疫治疗后T细胞的基因表达谱，从而预测治疗是否成功。

3. 病原体识别和分析免疫系统的主要功能是识别和清除病原体，基因芯片技术可以用来识别和分析各种病原体的基因表达模式，从而发现新的病原体治疗靶点，为针对性治疗提供依据。

二、基因芯片数据分析方法基因芯片技术可以同时测量成千上万个基因的表达水平，产生的数据量很大，数据分析也是一个复杂的过程。

一般情况下，基因芯片数据分析包括数据预处理、差异基因筛选、聚类分析、生物学意义的解释等几个步骤。

1. 数据预处理数据预处理指的是原始的基因芯片数据清洗与归一化的过程，这是数据分析的关键步骤。

数据预处理的目的是剔除芯片噪声、基准样本处理、将不同芯片数据进行标准化处理，提高数据质量和可靠性，为后续分析打下基础。

基因芯片小知识（二）数据分析提取生物样品的mRNA并反转录成cDNA，同时用荧光素或同位素标记。

在液相中与基因芯片上的探针杂交，经洗膜后用图像扫描仪捕获芯片上的荧光或同位素信号，由此获得的图像就是基因芯片的原始数据（raw data），也叫探针水平数据。

获取探针水平的数据是芯片数据处理的第一步，然后需要对其进行预处理（pre-processing），以获得基因表达数据（gene expression data）。

基因表达数据通常用矩阵形式表示，称为基因表达矩阵。

基因表达矩阵的每一行代表一个基因的表达量，一列代表一个样本的所有基因的表达情况。

一背景（background）处理背景处理即过滤芯片杂交信号中属于非特异性的背景噪音部分。

一般以图像处理软件对芯片划格后，每个杂交点周围区域各像素吸光度的平均值作为背景。

但此法存在芯片不同区域背景扣减不均匀的缺点，同时会使1％～5％的点产生无意义的负值。

也可利用芯片最低信号强度的点（代表非特异性的样本与探针结合值）或综合整个芯片非杂交点背景所得的平均值做为背景。

Brown等提出利用整个芯片杂交点外的平均吸光度值作为背景的best-fit方法，使该问题得到较好的解决，并有效地提高了处理数据的质量。

背景处理之后，我们可以将芯片数据以矩阵的格式输出。

数据筛选经过背景校正后的芯片数据中可能会产生负值，显然负值是没有生物学意义的。

数据集中还可能包括一些单个异常大（或小）的峰（谷）信号，它们被认为是随机噪声。

另外，对于负值和噪声信号，通常的处理方法就是将其去除。

然而，数据的缺失（除了上述原因会造成数据缺失以外，扫描的过程中也可能会产生缺失）对后续的统计分析（尤其是层式聚类和主成分分析）有致命的影响，所以在进行分析前需要数据筛选。

数据筛选的步骤是先筛选点样，然后是数据标准化、截断异常值，最后筛选基因。

1 点样筛选点样筛选指在单独芯片上对点样进行筛选，主要用于质量控制目的，以去除“坏”点样。

基因芯片数据处理流程与分析介绍关键词：基因芯片数据处理当人类基因体定序计划的重要里程碑完成之后，生命科学正式迈入了一个后基因体时代，基因芯片(microarray) 的出现让研究人员得以宏观的视野来探讨分子机转。

不过分析是相当复杂的学问，正因为基因芯片成千上万的信息使得分析数据量庞大，更需要应用到生物统计与生物信息相关软件的协助。

要取得一完整的数据结果，除了前端的实验设计与操作的无暇外，如何以精确的分析取得可信数据，运筹帷幄于方寸之间，更是画龙点睛的关键。

基因芯片的应用基因芯片可以同时针对生物体内数以千计的基因进行表现量分析，对于科学研究者而言，不论是细胞的生命周期、生化调控路径、蛋白质交互作用关系等等研究，或是药物研发中对于药物作用目标基因的筛选，到临床的疾病诊断预测，都为基因芯片可以发挥功用的范畴。

基因表现图谱抓取了时间点当下所有的动态基因表现情形，将所有的探针所代表的基因与荧光强度转换成基本数据(raw data) 后，仿如尚未解密前的达文西密码，隐藏的奥秘由丝丝的线索串联绵延，有待专家抽丝剥茧，如剥洋葱般从外而内层层解析出数千数万数据下的隐晦含义。

要获得有意义的分析结果，恐怕不能如泼墨画般洒脱随兴所致。

从raw data 取得后，需要一连贯的分析流程(图一)，经过许多统计方法，才能条清理明的将raw data 整理出一初步的分析数据，当处理到取得实验组除以对照组的对数值后(log2 ratio)，大约完成初步的统计工作，可进展到下一步的进阶分析阶段。

图一、整体分析流程。

基本上raw data 取得后，将经过从最上到下的一连串分析流程。

(1) Rosetta 软件会透过统计的model，给予不同的权重来评估数据的可信度，譬如一些实验操作的误差或是样品制备与处理上的瑕疵等，可已经过Rosetta error model 的修正而提高数据的可信值；(2) 移除重复出现的探针数据；(3) 移除flagged 数据，并以中位数对荧光强度的数据进行标准化(Normalized) 的校正；(4) Pearson correlation coefficient (得到R 值) 目的在比较技术性重复下的相似性，R 值越高表示两芯片结果越近似。

生物信息学讲义——基因芯片数据分析资料基因芯片是一种高通量的技术，可以用于同时检测和量化数以千计的基因在一个样本中的表达水平。

通过分析基因芯片数据，我们可以获得大量的基因表达信息，并进一步了解基因在不同条件和疾病状态下的调控和功能。

下面是一份关于基因芯片数据分析的讲义。

一、基因芯片数据的处理与预处理1.数据获取与质控-从基因芯片实验中获取原始数据（CEL文件）。

-进行质控，包括检查芯片质量、样本质量和数据质量。

2.数据预处理-背景校正：去除背景信号，减小非特异性杂音。

-样本标准化：对样本间进行标准化处理，消除技术变异和样本间差异。

-基因过滤：去除低表达和不变的基因，减少多重检验问题。

二、差异基因分析1.统计分析-基于统计学的差异表达分析方法，如t检验、方差分析（ANOVA）等。

-根据差异分析结果，获取差异表达的基因列表。

2.功能注释与生物学解释-对差异表达的基因进行功能注释，包括富集分析、通路分析和基因功能类别分析等。

-通过生物学数据库查询和文献阅读，解释差异表达基因的生物学意义和可能的调控机制。

三、基因共表达网络分析1.相关性分析-计算基因间的相关系数，筛选出相关性较高的基因对。

-构建基因共表达网络，通过网络可视化方式展示基因间的关系。

2.模块发现和功能注释-使用聚类算法将基因分组成不同的模块，每个模块表示一组具有相似表达模式的基因。

-对每个模块进行功能注释，了解模块内基因的共同功能或通路。

四、基因云图和热图分析1.基因云图-使用基因注释信息和基因表达水平，绘制基因表达的云图。

-通过颜色和大小表示基因的表达水平、功能注释等信息。

2.热图分析-根据基因表达水平计算基因间的相似性，将相似性转换为颜色，绘制热图。

-热图可用于显示基因表达模式的相似性和差异。

五、整合分析与生物信息学工具1.基因集富集分析-将差异表达的基因列表输入基因富集分析工具，寻找与特定通路、功能或疾病相关的基因集。

2.数据可视化工具- 使用生物信息学工具和软件，如R、Bioconductor、Cytoscape等，进行数据可视化和交互式分析。

收稿日期:2007-12-25作者简介:陈郁,女(1980-)基因芯片数据分析及在植物基因组研究中的应用陈 郁(中国农业大学农学与生物技术学院100094)摘要:基因芯片作为一种新兴的技术手段已经在植物学、动物学、医学和农学等多个研究领域中发挥了重要作用。

本文就基因芯片数据分析的各个环节,包括芯片数据的预处理、归一化、差异基因的判断、聚类分析以及基因芯片在植物功能基因组研究中的应用进行了综述。

关键词:基因芯片;数据分析;基因组中图分类号:Q 943.2文献标识码:A文章编号:1006-8376(2008)01-0033-041 基因芯片的原理基因芯片(G ene Ch i p ,DNA Chip),又称DNA 微阵列(DNA M icroarray ),是指按照预定位置固定在固相载体上很小面积内的千万个核酸分子所组成的微点阵阵列。

在一定条件下,载体上的核酸分子可以与来自样品的序列互补的核酸片段杂交。

如果把样品中的核酸片段进行标记,在专用的芯片阅读仪上就可以检测到杂交信号。

基因芯片技术主要包括四个主要步骤:芯片制备、样品制备、杂交反应、信号检测和结果分析。

基因芯片具有高通量、并行性、微型化和自动化的特点,通过基因芯片上高度集成的DNA 分子微阵列,能够在很短时间内分析整个基因组范围的众多基因表达水平的变化,使人们能够快速准确地获取样品中的生物信息,较之传统研究手段具有极高的检测效率。

2 基因芯片的数据分析随着c DNA 微阵列和寡核苷酸芯片等高通量检测技术的发展,我们可以从全基因组水平定量或定性检测基因转录产物。

通过基因芯片数据分析就能够检测不同条件下的基因转录变化,能够显示反映特征组织类型、发育阶段、环境条件应答、遗传改变的基因谱。

然而由于生物体中的细胞种类繁多,同时基因表达具有时空特异性,因此,基因表达数据与基因组数据相比,要更为复杂,数据量更大,数据的增长速度更快。

所以对基因表达数据的成功分析是获取基因功能和基因表达调控信息的关键,也是基因芯片能够在植物学、动物学、医学和农学等研究领域中广泛应用的重要原因之一。

生物信息学在基因芯片数据功能分析中的应用2009-4-29随着人类基因组计划(Human Genome Project)即全部核苷酸测序的即将完成，人类基因组研究的重心逐渐进入后基因组时代(PostgenomeEra)，向基因的功能及基因的多样性倾斜。

通过对个体在不同生长发育阶段或不同生理状态下大量基因表达的平行分析，研究相应基因在生物体内的功能，阐明不同层次多基因协同作用的机理，进而在人类重大疾病如癌症、心血管疾病的发病机理、诊断治疗、药物开发等方面的研究发挥巨大的作用。

它将大大推动人类结构基因组及功能基因组的各项基因组研究计划。

生物信息学在基因组学中发挥着重大的作用,而另一项崭新的技术——基因芯片已经成为大规模探索和提取生物分子信息的强有力手段，将在后基因组研究中发挥突出的作用。

基因芯片与生物信息学是相辅相成的，基因芯片技术本身是为了解决如何快速获得庞大遗传信息而发展起来的，可以为生物信息学研究提供必需的数据库，同时基因芯片的数据分析也极大地依赖于生物信息学，因此两者的结合给分子生物学研究提供了一条快捷通道。

本文介绍了几种常用的基因功能分析方法和工具：一、GO基因本体论分类法最先出现的芯片数据基因功能分析法是GO分类法。

Gene Ontology（GO，即基因本体论）数据库是一个较大的公开的生物分类学网络资源的一部分，它包含38675个Entrez Gene注释基因中的17348个，并把它们的功能分为三类：分子功能，生物学过程和细胞组分。

在每一个分类中，都提供一个描述功能信息的分级结构。

这样，GO中每一个分类术语都以一种被称为定向非循环图表（DAGs）的结构组织起来。

研究者可以通过GO分类号和各种GO数据库相关分析工具将分类与具体基因联系起来，从而对这个基因的功能进行描述。

在芯片的数据分析中，研究者可以找出哪些变化基因属于一个共同的GO功能分支，并用统计学方法检定结果是否具有统计学意义，从而得出变化基因主要参与了哪些生物功能。