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不要总想着挖掘表达芯片数据

RNA-seq这样的测序数据也可以的啊!

比如这篇Published: 12 March 2019的文章:Identification of Key Long Non-Coding RNAs in the Pathology of Alzheimer’s Disease and their Functions Based on Genome-Wide Associations Study, Microarray, and RNA-seq Data 就采取了挖掘RNA-seq这样的测序数据的策略。

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这样得到的差异分析结果,再去表达芯片里面去验证;

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这样的两个组的样本进行差异分析,然后走标准分析流程,火山图,热图,GO/KEGG数据库注释等等。这些流程的视频教程都在B站和GitHub了,目录如下:

  • 第一讲:GEO,表达芯片与R
  • 第二讲:从GEO下载数据得到表达量矩阵
  • 第三讲:对表达量矩阵用GSEA软件做分析
  • 第四讲:根据分组信息做差异分析
  • 第五讲:对差异基因结果做GO/KEGG超几何分布检验富集分析
  • 第六讲:指定基因分组boxplot指定基因list画热图
  • 第七讲:根据差异基因list获取string数据库的PPI网络数据
  • 第八讲:PPI网络数据用R或者cytoscape画网络图
  • 第九讲:网络图的子网络获取
  • 第十讲:hug genes如何找

比如拿某一组的样本与剩余其它组所有样本进行比较,这样的差异分析策略还是蛮流行的!我前面在生信技能树也写过教程:如果你的分组比较多,差异分析策略有哪些?

最近看到一篇文献 Nucleic Acids Res. 2013 Nov;,题目是Identifying subgroup markers in heterogeneous populations 也提到了这个情况;

Instead, a subgroup of samples in one group shows differential behavior with respect to all other samples.

所以他们提出来了 Detection of Imbalanced Differential Signal (DIDS) 算法:

细读表达芯片的公共数据库挖掘系列推文 ;

本文分享自微信公众号 - 生信技能树(biotrainee),作者:生信技能树

原文出处及转载信息见文内详细说明,如有侵权,请联系 yunjia_community@tencent.com 删除。

原始发表时间:2019-11-30

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