Patharray?機(jī)制研究服務(wù)——生物信息分析

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芯片綜合產(chǎn)品分析流程

數(shù)據(jù)分析樣例
1. 芯片數(shù)據(jù)QC
1.1 Signal Histogram

芯片的信號(hào)值分布圖。每條信號(hào)分布曲線的重合度越好表示芯片實(shí)驗(yàn)的可靠性越高。

1.2 Relative Signal Box Plot

芯片Normalization后的箱型圖，紅線是baseline。此圖表示了每張芯片數(shù)據(jù)在進(jìn)行permutation后的百分位數(shù)分布，它們的分布越接近，數(shù)據(jù)的重復(fù)性就越高。

1.3 Pearson's Correlation (signal)

芯片的相關(guān)系數(shù)圖，表示所有芯片兩兩之間的相關(guān)程度，本圖使用皮爾森相關(guān)系數(shù)，當(dāng)系數(shù)等于1.0時(shí)未完全正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)越接近1.0，其相關(guān)性越高。

1.4 PCA

PCA (Principal Component Analysis), 主成分分析。用來表示每張芯片在組內(nèi)組間的相似和差異度。

2. 芯片數(shù)據(jù)分析
2.1 有顯著差異表現(xiàn)的基因數(shù)目
根據(jù)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)要求，將差異基因的比較結(jié)果以下表呈現(xiàn)，基因表現(xiàn)有顯著差異的篩選標(biāo)準(zhǔn)為必須符合丨FC丨要大于2，并且P value值要小于0.05，詳細(xì)基因表達(dá)分析見“數(shù)據(jù)分析報(bào)告”

項(xiàng)目比較組上調(diào)基因數(shù)下調(diào)基因數(shù)1C16_+ vs C16_-33858備注:

2.2 火山圖

2.3 散點(diǎn)圖

2.4 聚類圖

3. Pathway和GO分析
根據(jù)篩選出的差異基因，進(jìn)行Pathway分析和Gene Ontology分析（即GO分析）。
根據(jù)生物學(xué)功能的不同，將差異基因進(jìn)行Pathway Analysis，計(jì)算包含多少差異基因，并列式基因名稱。

Pathway分析


GO分析




4. 深入分析
根據(jù)初步分析結(jié)果，挑選感興趣的pathway/gene進(jìn)行深入分析。

5.下游基因驗(yàn)證 

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