基因表达谱数据分析技术
第18卷第6期微阵列技术[1-3]的到来对生物学和医学来说是一场
革命，通过它可以同时观测成千上万个基因的表达水平，从而能够在基因组水平上以系统的、
全局的观念去研究生命现象及其本质。还可以根据基因在不同条件下表达的差异性来进行复杂疾病诊断、药物筛选、个性化治疗、基因功能发现、农作物优育和优选、环境检测和防治、食品卫生监督及司法鉴定等，因此对基因表达谱的研究具有重要的理论价值和应用意义。微阵列基因表达数据具有维数高、样本小、非线性的特点，这对一些传统的机器学习方法提出了新的挑战，对其数据的分析已成为生物信息学研究的焦点。
1基因表达数据采集
基因表达数据采集可分为三个步骤：微阵列设计、
图像分析和数据获取、过滤、标准化。基因芯片（gene chip ），简称为微阵列,就是指固着在载体上的高密度
DNA 微点阵，具体地说就是将靶基因或寡核苷酸片段有序地、高密度排列在玻璃、硅等载体上。mRNA （信使核糖核酸）的表达水平的获得是通过选取来自不同状态的样本（如正常组织与肿瘤组织、不同发育阶段组织，或用药之前与用药之后组织等，一种称为实验样本，另外一种称为参考样本），在逆转录过程中,实验样本和参考样本RNA （核糖核酸）分别用不同的红、绿荧光染料去标记，并将它们混合，与微阵列上的探针序列进行杂交，经适当的洗脱步骤与激光扫描仪对芯片进行扫描，获得对应于每种荧光的荧光强度图像，通过专用的图像分析软件，可获得微阵列上每个点的红、绿荧光强度（Cy5和Cy3），其比值（Cy5/Cy3）表示该基因在实验样本中的表达水平。在通常情况下，考虑Cy5和Cy3的数值时，还应考虑相应的背景数值，如果微阵列上某个基因的Cy5或Cy3数值比相应的背景数值低，则该基因的表达水平无法确定。为了方便数据处理，常
孟令梅等：一种基于DCT 变换的图像认证算法文章编号：1005－1228（2010）06－0017－03
基因表达谱数据分析技术
刘
玲
（江苏财经职业技术学院，江苏淮安
223001）
摘
要：人类基因组计划的研究已进入后基因组时代，后基因组时代研究的焦点已经从测序转向功能研究，主要采用无监
督和有监督技术来分析基因表达谱和识别基因功能，通过基因转录调控网络分析细胞内基因之间的相互作用关系的整体表示，说明生命功能在基因表达层面的展现，对目前基因表达谱数据分析技术及它们的发展，进行了综述性的研究，分析了它们的优缺点,提出了解决问题的思路和方法，为基因表达谱的进一步研究提供了新的途径。关键词：基因表达谱；分类；无监督；有监督；基因调控网络中图分类号：Q81；TP181
文献标识码：A
Gene Expression Data Analysis
LIU Ling
（Jiangsu Vocational College of Finance &Econimics ，huai ’an 223001,China ）
Abstract ：As the work of sequencing the genome of the human has been fully finished,the post-genomic era has begun.Scientists are turning their focus toward identifying gene function from sequencing.Clustering technology,as one of the important tools of analyzing gene expression data and identifying gene function,has been used widely.Transcriptive regulatory networks are the global representation of multiple interactions between genes and their products ,which can help us understand the cell ’s function at the level of gene expression In this paper we discuss main clustering technology about gene expression data at present,analyze their advantages and disadvantages ,present the methods to solve the problems and given approaches to study gene expression data.
Key words:gene expression profile ；
classification ；gene regulatory network Vol．18No．6Dec 2010
第18卷第6期2010年12月
电脑与信息技术Computer and Information Technology
收稿日期：
2010-06-09项目资助：
江苏省淮安市科技发展计划项目(HAG08015）作者简介：
刘玲（1964-），山东胶州人，副教授，硕士，主要研究方向:生物信息。
电脑与信息技术2010年12月
以数值1表示该基因的表达水平，或直接以Null（即缺省值）表示。在做具体数据分析时，可通过降低维数办法来处理缺省值。另外，为了反映某个基因表达水平在实验样本和参考样本中的倍数关系，通常对上述比值进行以2为底的对数变换即以log2（Cy5/Cy3）表示该基因的表达水平。通过基因芯片所获得的多个基因在不同生理过程中的一组表达数据,即为基因表达谱，通常表达数据用矩阵形式保存。
2基因表达数据分析
总的来说，基因表达数据分析可分三个层次[4]：单基因分析，找出差异基因表达；多基因分析，按基因的共同功能、相互作用等进行分析；系统水平分析，建立基因调控网来分析和理解生命现象。研究方法有两种类型：一种是以聚类分析为代表的无监督的方法,不需要附加的类别信息，从距离矩阵出发将相似的模式聚为同类,从而实现对原始数据结构的概括和提炼；另一种是有监督的方法,除了基因表达谱数据之外,还需要知道研究对象的类别信息,如基因的功能分类或样品的病理分类。有监督方法将基因表达数据视作对象的特征观察值通过构建分类器来预测由这些特征决定的类别标签。图1是基因芯片数据分析处理过程。
图1基因数据分析和处理流程图
2.1无监督分析方法
聚类分析是一种典型的无监督学习方法[5-6]，在基因表达谱研究中，常用的数据聚类方法有分层聚类、K 均值聚类、自组织图、主成份分析等。
分层聚类[7]是应用最多的非监督基因表达谱聚类分析方法之一。分层聚类方法是将基因表达谱矩阵的每一列或者每一行看作一个向量（高维空间的一个点），根据这些向量之间的距离或者某种相关性度量进行聚类。
K均值聚类[8]是一种传统的统计聚类方法。该算法的基本思想是首先任意设定K个类中心的初始值,然后分别计算每个样本与各个类中心的欧氏距离，并将它归到距离最近的类中心代表的那一个类，再计算每个类中样本点的平均点,并以此取代原来的类中心，依次下去，直到类中心都不再变化，算法终止，并得到了分类结果。
自组织图分析[9]是人工神经网络应用于聚类分析中的例子。实际上，非监督聚类方法远非这3种方法，许多非监督聚类方法都被应用到基因表达谱数据的分析上，例如基于密度的DBSCAN算法、OPTICS算法、DENCLUE算法等，基于网格的STING算法、CLIQUE 算法、WAVE-CLUSTER算法。尽管在对疾病或生物特性方面已经取得了许多有意义的结果，但传统的非监督聚类方法在基因表达谱分析中却存在着下述3点不足：（1）当对不同样本进行实验获得基因表达谱时，存在着噪声的干扰，但现在对于噪声还没有很好的处理方法，仅能做的就是对每个样本的基因表达谱进行归一化处理。
（2）在对基因表达谱数据进行聚类时，不管对基因还是对样本，所考虑向量的维数都相当高,而样本个数却相对较少，对于这种情况，很多方法是无法使用的，而且即使能够直接使用，其效果也很不稳定，并且分类的性能也很难评价。
（3）传统的非监督聚类都需要给定数据中的类别个数，否则聚类是无意义的。而实际中会出现数据中的类别数是隐含的，很难明确知道这一信息，这种情况下的聚类就变得相当困难。
这3点是目前非监督聚类方法无法或难于克服的问题。因此基因表达谱的分析迫切要求建立新的更有效的有监督分析方法。
2.2有监督的分析方法
有监督的表达谱分析方法[10-11]的任务是构建一个分类器来预测表达谱数据的类别，具体方法有线性判别、决策树、神经网络和支持向量机（SVM）[12]等。例如对于两种不同类型的肿瘤，常规的形态学分型方法无法区别，但是利用有监督的方法可以按照他们的表达谱数据构建一个有较好区分度的分类器，这对于肿瘤的诊断是非常有意义的。一般来讲，分类器的构建过程是首先设计一个机器学习算法的模型，用类别已知的训练数据集来训练这个模型的参数，使训练好的分类
器对训练数据集具有较低的回代错误率，对未知样本·18·
第18卷第6期
有较好的推广性。训练成熟的分类器对于输入的未知类别的样本，可以根据样本的基因表达水平模式预测它的类别标签。
支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。支持向量机能非常成功地处理回归问题（时间序列分析）和模式识别（分类问题、判别分析）等诸多问题,它通过训练一种“分类器”来辨识与已知的共调控基因表达类型相似的新基因。
人工神经网络法是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型.在这一模型中，大量的节点（或称“神经元”，或“单元”）之间相互联接构成网络，即“神经网络”，以达到处理信息的目的。其优势是运行分析时无需在心目中有任何特定模型，而且，神经网络可以发现交互作用效果。2.3基因调控网模型
聚类方法有助于提取共同表达的基因簇，想进一步了解它们之间的调控关系，需要建立调控网络模型，目前构建基因调控网络的算法主要是贝叶斯网络[13-16]。贝叶斯网络是描述数据变量之间依赖关系的一种图形模式，是一种用来进行推理的模型。贝叶斯网络为人们提供了一种方便的框架结构来表示因果关系，这使得不确定性推理在逻辑上更为清晰、更好理解。
3基因表达谱分析软件及其资源
用于基因表达谱分析软件有：用于聚类分析的Cluster和Treeview分析软件、BRB阵列分析软件，表1列出了常见基因分析软件的基本情况，很多公司都正在进一步开发功能强大的软件。
4分类方法性能和评价
对通过基因芯片数据建立的聚类或判别模型，常进行预测准确度、计算复杂度和模型描述的简洁度3个方面的性能评价。
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表1基因数据分析软件
软件名称及发布商（开发者）功能连接备注GenePix,Axon Inc.图像分析https://www.360docs.net/doc/c39030707.html,商业软件ArrayViewer，NHGRI图像分析https://www.360docs.net/doc/c39030707.html,/DIR/LCG/15K/HTML/images.html免费软件
F-Scan/P-Scan，Center for Information Technology，NIH图像分析https://www.360docs.net/doc/c39030707.html,/fscan/
https://www.360docs.net/doc/c39030707.html,/pscan/
免费软件
ScanAlyze from M ichael Lab,Berkeley,California图像分析https://www.360docs.net/doc/c39030707.html,/EisenSoftware.htm免费软件TIGR Spotfinder，TIGR图像分析https://www.360docs.net/doc/c39030707.html,/softlab/免费软件
CLUSTER，TREEVIEW:from Eisen's lab at Lawrence Berkeley National Lab 数据处理https://www.360docs.net/doc/c39030707.html,/EisenSoftware.htm
https://www.360docs.net/doc/c39030707.html,/software.html
免费软件
GENE-LUSTER:Whitehead Institute数据处理https://www.360docs.net/doc/c39030707.html,/MPR/software.html免费软件Gene Spring（Silicon enetics）数据处理https://www.360docs.net/doc/c39030707.html,/products/商业软件
SAM（significance analysis of microarrays）：from ibshiran's group at Stan-ford Univ 数据处理
http://www-stat.stanford,edu/-tibs/SAM/index.html免费软件
刘玲等：基因表达谱数据分析技术·19·
全基因组表达谱分析方法(DGE)
全基因组表达谱分析方法（DGE）----基于新一代测序技术的 技术路线 该方法首先从每个mRNA的3’端酶切得到一段21bp的TAG片段（特异性标记该基因）；然后通过高通量测序，得到大量的TAG序列，不同的TAG序列的数量就代表了相应基因的表达量；通过生物信息学分析得到TAG代表的基因、基因表达水平、以及样品间基因表达差异等信息。技术路线如下： 1、样品准备： a) 提供浓度≥300ng/ul、总量≥6ug、OD260/280为1.8~2.2的总RNA样品； 2、样品制备（见图1-1）： a) 类似SAGE技术，通过特异性酶切的方法从每个mRNA的3’末端得到一段21bp 的特异性片段，用来标记该基因，称为TAG； b) 在TAG片段两端连接上用于测序的接头引物； 3、上机测序： a) 通过高通量测序每个样品可以得到至少250万条TAG序列； 4、基本信息分析： a) 对原始数据进行基本处理，得到高质量的TAG序列； b) 通过统计每个TAG序列的数量，得到该TAG标记的基因的表达量； c) 对TAG进行注释，建立TAG和基因的对应关系； d) 基因在正义链和反义链上表达量间的关系； e) 其它统计分析； 5、高级信息分析： a) 基因在样品间差异表达分析； b) 库容量饱和度分析；
c) 其它分析； 测序优势 利用高通量测序进行表达谱研究的优势很明显，具体如下： 1．数字化信号：直接测定每个基因的特异性表达标签序列，通过计数表达标签序列的数目来确定该基因的表达量，大大提高了定量分析的准确度。整体表达差异分布符合正态分布，不会因为不同批次实验引起不必要的误差。 2．可重复性高：不同批次的表达谱度量准确，能够更准确的进行表达差异分析。 3．高灵敏度：对于表达差异不大的基因能够灵敏的检测其表达差异；能够检测出低丰度的表达基因。 4．全基因组分析，高性价比：由于该技术不用事先设计探针，而是直接测序的方式，因此无需了解物种基因信息，可以直接对任何物种进行包括未知基因在内的全基因组表达谱分析，因此性价比很高。 5．高通量测序：已有数据表明，当测序通量达到200万个表达标签时，即可得到样本中接近全部表达基因的表达量数据，而目前每个样本分析可以得到300 万~600万个表达标签。
六西格玛管理方法的特点
六西格玛管理方法的特点 六西格玛管理方法之所以能被诸多国际一流企业所追捧和使用，是因为其在众多实践过的企业中得到证明，这种先进的管理方法有显著优越性，而且经证明是行之有效的。 六西格玛管理方法，简单的说，它的基本思路就是：以数据为基础，以顾客为中心，以流程为核心，采用DMAIC方法，运用统计工具找出过程中影响结果的关键因素，又称关键质量特性，然后通过测量评估目前的质量水平，分析出与标杆间的差距，采取措施改进流程，从而消灭问题，并保持质量改进绩效。它的主要特点是： 一、以数据为基础，注重量化管理 六西格玛管理注重量化，强调用数据说话。从项目的第一个阶段,定义阶段开始，就要求必须充分收集数据，分析清楚目前现状水平，同时找出标杆水平，明确定义顾客的需求，确定合理改善幅度，从而准确定义出项目的目标。不仅定义阶段如此，测量、分析、改进、控制，每个阶段都注重“以事实为依据”，对相关数据的进行收集、测量和分析，利用因果矩阵找出关键因素，从而进行有针对性实施改进和控制，以达到对过程和产品的改进。 二、以顾客为中心，充分关注顾客 六西格玛管理所进行的质量改进，都是从顾客的需要出发，强调关注顾客呼声，顾客既包括内部顾客，也包括外部顾客。顾客需求不是静态的，而是动态的，因此应该动态地定义顾客需求，对当前感到不满的顾客、满意的顾客、竞争对手的顾客、潜在的顾客进行调查和访谈，并通过顾客投诉及市场反馈，了解顾客的需求是什么，针对这些需求来设定企业目标，衡量绩效；对需要改进的质量特性所进行的测量和分析也必须站在顾客的角度去思考；做出的改进设计也是以向顾客提供严格的质量保证为目标；对改进的成果保证也是为了提高顾客满意度，扩大市场占有率。所有这一切，都是为了满足顾客的需求，充分体现了“以顾客为中心”的管理原则。 三、以流程为核心，注重持续改进
(生物科技行业)CT法分析基因相对表达量
利用实时定量PCR和2－△△CT法分析基因相对表达量METHODS 25, 402–408 (2001) Analysis of Relative Gene Expression Data Using Real-Time Quantitative PCR and the 2－△△CT Method Kenneth J. Livak* and Thomas D. Schmittgen?,1 *Applied Biosystems, Foster City, California 94404; and ? Department of Pharmaceutical Sciences, College of Pharmacy, Washington State University, Pullman, Washington 99164-6534 摘要： 现在最常用的两种分析实时定量PCR 实验数据的方法是绝对定量和相对定量。绝对定量通过标准曲线计算起始模板的拷贝数；相对定量方法则是比较经过处理的样品和未经处理的样品目标转录本之间的表达差异。2－△△CT方法是实时定量PCR 实验中分析基因表达相对变化的一种简便方法，即相对定量的一种简便方法。本文介绍了该方法的推导，假设及其应用。另外，在本文中我们还介绍了两种2－△△CT衍生方法的推导和应用，它们在实时定量 PCR 数据分析中可能会被用到。 关键词：反转录PCR 定量PCR 相对定量实时PCR Taqman 反转录 PCR （RT-PCR ）是基因表达定量非常有用的一种方法（1 - 3 ）。实时PCR 技术和RT-PCR 的结合产生了反转录定量 PCR 技术（4 ,5 ）。实时定量PCR 的数据分析方法有两种：绝对定量和相对定量。绝对定量一般通过定量标准曲线来确定我们所感兴趣的转录本的拷贝数；相对定量方法则是用来确定经过不同处理的样品目标转录本之间的表达差异或是目标转录本在不同时相的表达差异。 绝对定量通常在需要确定转录本绝对拷贝数的条件下使用。通过实时 PCR 进行绝对定量已有多篇报道（6 - 9 ），包括已发表的两篇研究论文（10,11 ）。在有些情况下，并不需要对转录本进行绝对定量，只需要给出相对基因表达差异即可。显然，我们说 X 基因在经过某种处理後表达量增加 2.5 倍比说该基因的表达从1000 拷贝/ 细胞增加到2500 拷贝/ 细胞更加直观。 用实时PCR 对基因表达进行相对定量分析需要特殊的公式、假设以及对这些假设的验证。2－△△CT方法可用于定量PCR 实验来计算基因表达的相对变化：2－△△CT 公式的推导，以及实验设计，有效性评估在Applied Biosystems User Bulletin
基因表达谱测序
基因表达谱测序 背景介绍 基因表达谱分析利用HiSeq 2000高通量测序平台对mRNA进行测序，获得10M读长为49nt的原始reads，每一个reads可以对应到相应的转录本，从而研究基因的表达差异情况。与转录组测序相比，基因表达谱分析要求的读长更短，测序通量更小，仅可用于基因表达差异的研究。该方法具有定量准、可重复性高、检测阈值宽、成本低等特点，能很好的替代以往的数字化表达谱分析。 技术路线
生物信息学分析 送样要求 样品要求 1. 所需Total RNA 的量均不少于 20μg/文库，Total RNA 可以保存在DEPC 处理过的水中、75%的乙醇、异丙醇中，具体以什么方式保存请注明。 2. 如提供实验材料为动物组织材料，样品质量需大于2g ； 3. 如提供实验材料为植物样品，样品质量需大于4g ； 4. 如提供实验材料为培养细胞，请提供1×107培养好的细胞； 5. 如提供实验材料为血液样品，请提供≥2ml 的样品。 我们强烈建议在送样的同时客户做好备份，以备后续实验之用。 样品纯度要求 1. OD 260/OD 280在1.8- 2.0之间，RNA 无降解、28S 和18S 核糖体RNA 条带非常亮且清晰（其
大小决定于用于抽提RNA的物种类型），28S的密度大约是18S的2倍；Agilent 2100检测仪分析RNA完整性数据RIN≥8。 2. 无蛋白质、基因组DNA污染，如有污染请去蛋白并进行DNase I处理。 请提供至少一种样品的凝胶电泳或者Agilent 2100检测仪检测图片，并注明其浓度、体积、OD260/OD280、溶剂名称、制备时间、物种来源以及特别备注。最终以我方定量、质检为准。 样品采集 为了保证提取RNA的完整性，确保后续实验的顺利进行，请务必确保样品的新鲜，对于如何确保样品的新鲜针对不同的样品获取材料的方法如下： 1. 动物组织：从活体上迅速的取下组织（切成黄豆粒大小的块状），每切成一个黄豆粒大小的块状立即放入液氮中，重复上述操作，直至足够提取总RNA的量；准备一个50ml的离心管，做相应的标记（样品名称、编号、客户姓名、时间），最好既在管盖上做好标记，也在管壁上做好相应的标记，先放入液氮中预冷2-3min，拿出离心管（离心管的下部分还是保持在液氮中），打开离心管的盖子，将液氮中黄豆粒大小的块状收集进离心管中。 2. 植物组织： （1）如所采集的是果实、麦穗等体积偏大的样品，收集样品请参照1.动物组织取样方法；（2）如采集的是叶片等体积偏小的样品，请尽量采集嫩叶、幼芽等，每采集一片叶片立即放入液氮中，直至足够提取总RNA的量，后续操作请参照动物组织的采集。 （3）如是植物的花，在采集花骨朵的时候请尽量不要采集到花萼、叶片等，每采集一个花骨朵请立即放入液氮中，直至足够提取总RNA的量；后续操作请参照动物组织的采集。3. 如提供实验材料为菌丝体，请取500μl的菌液于1.5ml离心管中，离心去上清，剩余菌丝体放入液氮或干冰中，请提供不少于5管的菌丝体。 样品运输 从液氮中取出准备好的样品，请立即放入干冰中，并用干冰掩埋好样品。请填写完整订单，放入自封袋中与样品一起邮寄。为防止RNA的降解，请确保干冰的量足够运送到目的地。我们强烈建议在寄送RNA样品时将RNA保存在75%的乙醇或异丙醇中。 如是特殊样品，关于送样量和保存问题请与我们联系沟通，以便双方共同协商解决。 提供结果 根据客户需求，提供不同深度的信息分析结果。
基因表达谱芯片的数据分析
基因表达谱芯片的数据分析(2012-03-13 15:25:58)转载▼ 标签：杂谈分类：生物信息 摘要 基因芯片数据分析的目的就是从看似杂乱无序的数据中找出它固有的规律, 本文根据数据分析的目的, 从差异基因表达分析、聚类分析、判别分析以及其它分析等角度对芯片数据分析进行综述, 并对每一种方法的优缺点进行评述, 为正确选用基因芯片数据分析方法提供参考. 关键词: 基因芯片; 数据分析; 差异基因表达; 聚类分析; 判别分析 吴斌, 沈自尹. 基因表达谱芯片的数据分析. 世界华人消化杂志2006;14(1):68-74 https://www.360docs.net/doc/c39030707.html,/1009-3079/14/68.asp 0 引言 基因芯片数据分析就是对从基因芯片高密度杂交点阵图中提取的杂交点荧光强度信号进行的定量分析, 通过有效数据的筛选和相关基因表达谱的聚类, 最终整合杂交点的生物学信息, 发现基因的表达谱与功能可能存在的联系. 然而每次实验都产生海量数据, 如何解读芯片上成千上万个基因点的杂交信息, 将无机的信息数据与有机的生命活动联系起来, 阐释生命特征和规律以及基因的功能, 是生物信息学研究的重要课题[1]. 基因芯片的数据分析方法从机器学习的角度可分为监督分析和非监督分析, 假如分类还没有形成, 非监督分析和聚类方法是恰当的分析方法; 假如分类已经存在, 则监督分析和判别方法就比非监督分析和聚类方法更有效率。根据研究目的的不同[2,3], 我们对基因芯片数据分析方法分类如下: (1)差异基因表达分析: 基因芯片可用于监测基因在不同组织样品中的表达差异, 例如在正常细胞和肿瘤细胞中; (2)聚类分析: 分析基因或样本之间的相互关系, 使用的统计方法主要是聚类分析; (3)判别分析: 以某些在不同样品中表达差异显著的基因作为模版, 通过判别分析就可建立有效的疾病诊断方法. 1 差异基因表达分析(difference expression, DE) 对于使用参照实验设计进行的重复实验, 可以对2样本的基因表达数据进行差异基因表达分
第24章 基因表达谱分析的生物信息学方法思考与练习参考答案
第24章 基因表达谱分析的生物信息学方法 思考与练习参考答案 1．据教材表24–3提供的数据信息可以构建一棵决策树，请利用最大信息增益方法写出如何选出根结点中用于分割的特征。 教材表24-3 天气情况与是否去打球的关系数据集 注：该信息表示根据天气情况决定是否出去打球，数据集共包含14个样本，两个类别信息（Yes 、No ），每个样本包含3 个特征信息（Outlook 、Temp 、Windy ）。 解：计算用每一个特征进行分割时所获取的信息增益，取信息增益最大的那个特征作为分割特征，以Outlook 特征为例计算（参照练习图24-1） 练习图24-1 同Outlook 特征进行分割所获得的信息增益 )14 9 log 149145 log 145()(220+-=S H
)5 2 log 5253 log 53()(2211+-=S H 0)4 4 log 44()(212=-=S H )52 log 5253 log 53()(2213+-=S H )(14 5 )(144)(145)(1312111S H S H S H S H ++= infor-gain （Outlook ）=)()(10S H S H - 同理，计算其他两个特征的信息增益，最后从三个值中选取最大的一个对应的特征作为根结点的分割特征。 2．请从https://www.360docs.net/doc/c39030707.html,/上下载一原始未经标准化的表达谱数据，并对该数据进行如下分析： （1）对数据进行标准化处理。 （2）对数据进行分类分析。 （3）分别对基因和样本进行聚类分析。 （4）选择特征基因。 （答案略）
18个常用六西格玛统计工具介绍
18个常用六西格玛统计工具介绍 六西格玛作为经典的质量管理手段，备受质量人追捧。以下天行健将整理出18种常用六西格玛统计工具供大家学习： 1、帕累托图（Pareto图） 帕累托图来源于一种称为帕累托原则的观点，该观点认为大约80％的结果来自20％的原因。 帕累托图可帮助您直观地了解此原则如何应用于您收集的数据。它是一种特殊类型的条形图，旨在将“少数几个”原因与“琐碎的”原因区分开来，使您能够专注于最重要的问题。 2、直方图
直方图是连续数据的图形快照。直方图使您能够快速识别数据的中心和范围。它显示了大部分数据落在哪里，以及最小值和最大值。直方图还显示您的数据是否为钟形，可以帮助您找到可能需要进一步调查的异常数据点。 3、Gage R&R 准确的测量至关重要。如果您无法准确测量过程，则无法对其进行改进，这时Gage R＆R就有了用武之地。 4、属性一致性分析 另一个确保您可以信任您的数据的工具是属性一致性分析。Gage R＆R评估连续型数据的重复性和再现性，而属性一致性分析评估的是属性数据，例如通过或失败。此工具显示对这些类别进行评级的人是否与已知标准，与其他评估者以及他们自己一致。 5、过程能力分析
几乎每个过程都具有可接受的下限和/或上限。例如，供应商的零件不能太大或太小，等待时间不能超过可接受的阈值，填充重量需要超过规定的最小值。能力分析向您展示您的流程与规范的完美程度，并深入了解如何改善不良流程。经常引用的能力指标包括Cpk，Ppk，Cp，Pp，百万机会缺陷数（DPMO）和西格玛水平（Z值）。 6、检验 我们使用t检验来比较样本的平均值与目标值或另一个样本的平均值。例如，工艺参数调整后，想确定钢筋抗拉强度均值是否比原来的2000要高。 7、方差分析 t检验将平均值与目标进行比较，或者将两个平均值相互比较，而ANOVA则可以比较两个以上总体的均值。例如，ANOVA可以显示3个班次的平均产量是否相等。您还可以使用ANOVA分析多于1个变量的均值。例如，您可以同时比较3班次的均值和2个制造地点的均值。
基因表达谱芯片数据分析及其Bioconductor实现
基因表达谱芯片数据分析及其Bioconductor实现 1.表达谱芯片及其应用 表达谱DNA芯片（DNA microarrays for gene expression profiles）是指将大量DNA片段或寡核昔酸固定在玻璃、硅、塑料等硬质载体上制备成基因芯片，待测样品中的mRNA被提取后，通过逆转录获得cDNA,并在此过程中标记荧光，然后与包含上千个基因的DNA芯片进行杂交反应30min~20h后，将芯片上未发生结合反应的片段洗去，再对玻片进行激光共聚焦扫描，测定芯片上个点的荧光强度，从而推算出待测样品中各种基因的表达水平。用于硏究基因表达的芯片可以有两种：①cDNA芯片；② 寡核昔酸芯片。 cDNA芯片技术及载有较长片段的寡核昔酸芯片采用双色荧光系统：U前常用Cy3—dUTP （绿色）标记对照组mRNA, Cy5—dUTP （红色）标记样品组mRNAUl。用不同波长的荧光扫描芯片，将扫描所得每一点荧光信号值自动输入计?算机并进行信息处理，给出每个点在不同波长下的荧光强度值及其比值（ratio值），同时计算机还给出直观的显色图。在样品中呈高表达的基因其杂交点呈红色，相反，在对照组中高表达的基因其杂交点呈绿色，在两组中表达水平相当的显黄色，这些信号就代表了样品中基因的转录表达情况⑵。 基因芯片因具有高效率，高通量、高精度以及能平行对照研究等特点，被迅速应用于动、植物和人类基因的研究领域，如病原微生物毒力相关基因的。基因表达谱可直接检测mRNA的种类及丰度，可以同时分析上万个基因的表达变化，来揭示基因之间表达变化的相互关系。表达谱芯片可用于研究：①同一个体在同一时间里，不同基因的表达差异。芯片上固定的已知序列的cDNA或寡聚核昔酸最多可以达到30 000多个序列，与人类全基因组基因数相当，所以基因芯片一次反应儿乎就能够分析整个人的基因⑶。②同一个体在不同时间里，相同基因的表达差异。 ③不同个体的相同基因表达上的差异。利用基因芯片可以分析多个样本，同时筛选不同样本（如肿瘤组织、癌前病变和正常组织）之间差异表达的基因，这样可以避免了芯片间的变异造成的误差⑷。张辛燕⑸ 等将512个人癌基因和抑癌基因的cDNA用点样仪点在特制玻片上制成表达谱芯片，对正常人卵巢组织及卵巢癌组织基因表达的差异性进行比较研究，结果发现在卵巢癌组织中下调的基因有23个，上调的基因有15个，初步筛选出了卵巢癌相关基因。Lowe⑹等利用胰腺癌、问充质细胞癌等组织的cDNA制备基因芯片，筛选到胰腺癌细胞中高表达的基因，为医疗诊断、病理研究及新药设计 奠定基础。 2.表达谱芯片的数据处理技术
基因表达分析
基因表达分析 1、EST（Expressed Sequence Tag）表达序列标签（EST）分析 1、EST基本介绍 1、定义： EST是从已建好的cDNA库中随机取出一个克隆，进行5’端或3’端进行一轮单向自动测序，获得短的cDNA部分序列，代表一个完整基因的一小部分，在数据库中其长度一般从20到7000bp不等，平均长度为400bp。 EST来源于一定环境下一个组织总mRNA所构建的cDNA文库，因此，EST也能说明该组织中各基因的表达水平。 2、技术路线： 首先从样品组织中提取mRNA，在逆转录酶的作用下用oligo（dT）作为引物进行RT-PCR 合成cDNA，再选择合适的载体构建cDNA文库，对各菌株加以整理，将每一个菌株的插入片段根据载体多克隆位点设计引物进行两端一次性自动化测序，这就是EST序列的产生过程。
3、EST数据的优点和缺点： （1）相对于大规模基因组测序而言，EST测序更加快速和廉价。 （2）EST数据单向测序，质量比较低，经常出现相位的偏差。 （3）EST只是基因的一部分，而且序列里有载体序列。 （4）EST数据具有冗余性。 （5）EST数据具有组织和不同时期特异性。 4、EST数据的应用 EST作为表达基因所在区域的分子标签因编码DNA序列高度保守而具有自身的特殊性质，与来自非表达序列的标记（如AFLP、RAPD、SSR等）相比，更可能穿越家系与种的限制。因此，EST标记在亲缘关系较远的物种间比较基因组连锁图和比较质量性状信息是特别有用的。同样，对于一个DNA序列缺乏的目标物种，来源于其他物种的EST也能用于该物种有益基因的遗传作图，加速物种间相关信息的迅速转化。具体说，EST的作用表现在：
基因表达谱聚类
基因表达谱聚类分析 [ 文章来源：| 文章作者：| 发布时间：2006-12-21| 字体：[大中小] 学习过程可以采用从全局到局部的策略。采取这种策略时，学习初期可设定较大的交互作用半径R ，随着学习过程的不断推进，逐步减小R ，直至不考虑对邻近单元的影响。邻域的形状可以是正方形或者圆形。 KFM 的聚类结果与K 均值相似，它的优点是自动提取样本数据中的信息，同时也是一种全局的决策方法，能避免陷入局部最小，缺点在于必须实现人为设定类的数目与学习参数，而且学习时间较长。KFM 方法克服了K- 均值聚类的一些缺点：它应用类间的全局关系，能提供大数据集内相似性关系的综合看法，便于研究数据变量值的分布及发现类结构。而且，它具有更稳健更准确的特点，对噪声稳定，一般不依赖于数据分布的形状。 8.4.2.5 其它聚类方法 聚类方法是数据挖掘中的基本方法，数据挖掘的方法很多，在基因表达谱的分析中，除了以上常用方法外，还有一些其它的方法。由于对聚类结果尚没有一种有效的方法进行评价，尤其是对聚类结果的进一步生物学知识发现尚没有新的分析思路和成功应用，因此，科学家们在不断地研究一些新方法。这些方法有不同的原理，能够提取不同数据特征，有可能对具体的数据得到更有意义的结果，发现更多的生物学知识。这里，简单介绍这些方法的原理，更详细的介绍请参看相关文献。 (1)模糊聚类分析方法:这是一种模拟人类的思维方法，通过隶属度函数来反映某一对象属于某一类的程度。基本思路是计算两两基因表达谱之间的相似性程度，构建模糊相似矩阵，利用模糊数学中的传递闭包计算方法得到模糊等价矩阵，选择不同的置信水平从模糊等价矩阵中构建动态聚类图。对于特定的置信水平，可以实现对基因表达谱的分类。该方法的优点是利用了模糊数学中的隶属度概念，能够更好的反映基因表达谱之间的相互关系，而且它是一种全局的优化方法，与向量的顺序无关。 (2)模糊C均值算法:该方法同样将模糊数学中的隶属度概念引入到常用的K 均值聚类方法中。对于K 均值算法，一个基因表达谱所属的类只有一个，因此，它与各类别的关系要么是 1 ，要么是0 ，即属于或不属于某一类。而对于模糊 C 均值法，一个基因表达谱是否属于某一类，是以隶属度来确定第i 个样本属于第j 类的可能性。最终的聚类结果取决于分析的目的，可以根据最大隶属度来确定基因表达谱的分类，即一个基因表达谱只属于一类；但往往是确定隶属度的阈值，只要大于该阈值，就可以将基因表达谱划分为该类，这样的划分结果是一个基因表达谱可以属于多个类，这也是可以被生物学家接受的。模糊 C 均值法与K 均值法的实现过程基本相同，所不同的是对于
俄歇电子能谱分析原理及方法
俄歇电子能谱分析原理及方法 XXX 【摘要】近年来，俄歇电子能谱（AES）分析方法发展迅速，它具有很多的优点，比如分析速度快、精度高、需要样品少等等，也因此在很多研究领域的表面分析中都得到了广泛的应用。可以不夸张的说，这个技术为表面物理和化学定量分析奠定了基础。本文主要是介绍俄歇电子能谱分析的主要原理及其在科学研究中的主要应用，旨在让读者对俄歇电子能谱有一个初步的了解。 关键词：俄歇电子能谱；表面物理；化学分析。 前言 近些年来，俄歇电子能谱分析发展如火如荼，在各个领域都有很抢眼的表现。目前有很多的人在研究，将俄歇电子分析技术应用到电子碰撞以及微纳尺度加工等高技术领域，俄歇电子能谱分析方法表现出强大的生命力，同目前已为很人熟悉和赞赏的强有力的分析仪器电子探针相比俄歇电子能仪可能有几个独到之处:( 1 )能分析固体表面薄到只有几分之一原子层内的化学元素组成，这里说的“表面”指的不只是固体的自然表面,也指固体内颗粒的分界面,(2)俄歇电子谱的精细结构中包含有许多化学信自,借此可以推断原子的价态;( 3 )除氢和氦外所有元素都可以分析,特别是分析轻元素最为有利;(4)利用低能电子衍射装置和俄歇能谱分析器相结合的仪器(“LEED一Au-ger”装置),有可能从得到的数据资料中分晶体表面的结构,推断原子在晶胞中的位置。因此,俄歇电子能谱仪作为固体材料分析的一个重要工具,近年来发展很快,研究成果不断出现于最新的文献中。本文主要是想要综合论述俄歇电子能谱的分析方法，以及概述它在各方面的应用。[1] [1]《俄歇电子能谱仪及其应用》许自图 正文 一、俄歇电子能谱分析的原理
1.1俄歇电子能谱发现的历史 1925年法国科学家俄歇在威尔逊云室中首次观察到了俄歇电子的轨迹，并且他正确的解释了俄歇电子产生的过程，为了纪念他，就用他的名字命名了这种物理现象。到了1953年，兰德才从二次电子能量分布曲线中第一次辨识出这种电子的电子谱线，但是由于俄歇电子谱线强度较低，所以当时检测还比较困难。到了1968年，哈里斯应用微分法和锁相放大器，才解决了如何检测俄歇电子信号的问题，也由此发展了俄歇电子能谱仪。俄歇电子能谱仪不仅可以作为元素的组分分析仪器，还可以检测化学环境信息。咋很多的领域都得到了应用，比如基础物理，应用表面科学等等。 1.2俄歇效应 当一束具有一定能量的电子束（一次电子）射到固体表面的时候，原子对电子产生了弹性散射和非弹性散射。非弹性散射使得电子和原子之间发生了能量的转移，发出X-射线以及二次电子。这个时候如果在固体表面安装一个接受电子的探测器，就可以得到反射电子的数目（强度）按能量分布的电子能谱曲线。 图1 入射电子在固体中激发出的二次电子能谱 俄歇电子是指外壳层电子填补内壳层空穴所释放出来的能量激发了外壳层的另外一电子，并且使得它脱离原子核，逃逸出固体表面的电子，这个过程被俄歇发现，所以称为俄歇电子。
表达谱
对于基因表达谱数据的分析是生物信息学的研究热点和难点。转化为数学问题，分析任务是从数据矩阵 M 中找出显著性结构，结构类型包括全局模型 (model) 和局部模式 (pattern) 。对基因表达谱数据的分析是数据挖掘问题，所采用的方法包括通过可视化进行探索性数据分析（ Exploratory Data Analysis ）、描述建模 (descriptive modeling) 、分类、聚类、回归和机器学习等。 基因表达谱分析所采用的常用方法是聚类，其目的就是将基因分组。从数学的角度，聚类得到的基因分组，一般是组内各成员在数学特征上彼此相似，但与其它组中的成员不同。从生物学的角度，聚类分析方法所隐含的生物学意义或基本假设是，组内基因的表达谱相似，它们可能有相似的功能。然而，产物有相同功能的编码基因（例如对其它蛋白质有磷酸化作用），不一定共享相似的转录模式。相反，有不同功能的基因可能因为巧合或随机扰动而有相似的表达谱。尽管有许多意外的情况存在，大量功能相关的基因的确在相关的一组条件下有非常相似的表达谱，特别是被共同的转录因子共调控的基因，或者产物构成同一个蛋白复合体，或者参与相同的调控路径。因此，在具体的应用中，可以根据对相似表达谱的基因进行聚类，从而指派未知基因的功能。 聚类分析是模式识别和数据挖掘中普遍使用的一种方法，是基于数据的知识发现的有效方法，特别适用于模式分类数不知道的情况。聚类分析是一种无监督学习方法，不需要任何先验领域知识，它根据数学特征提取分类标准，对数据进行分类，这种数学特征的例子有统计平均值、相关系数、协方差矩阵的本征值及本征向量等。聚类分析在基因表达数据分析中应用得很多，主要有层次聚类、 K 均值、自组织特征映射网络等。本节将介绍基因表达数据分析中常用的聚类方法及与此相关的内容。 8.4.1 相似性度量函数 对基因表达谱进行聚类分析之前，必须首先确定反映不同基因表达谱相似程度的度量函数，根据该函数可以将相似程度高的基因分为一类。在实际计算中，还可以用距离代替相似的概念，相似性度量被转化为两个基因表达谱之间的距离。距离越小，表达模式越相近；反之，则表达模式差异大。 常见的相似性度量有距离、点积、相关系数（ correlation coefficient ）、互信息（ mutual information ）等。假设两个基因表达谱分别为X = （x 1 ,x 2 ,…,x m ）和Y = （y 1 ,y 2 ,…, y m ） , 距离函数 d( X ，Y ) 必须满足如下条件： d( X ，Y ) ≧ 0 d( X ，Y ) = d( Y ，X ) d( X ，Y ) = 0 if X = Y
基因表达数据在数据库中的预处理(1)
数据库与信息管理本栏目责任编辑：闻翔军Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术第5卷第16期(2009年6月)基因表达数据在数据库中的预处理 刘春菊，刘自伟，姜遥 （西南科技大学计算机科学与技术学院，四川绵阳621010） 摘要：存在不完整的、不一致的和含噪声的数据是现实世界大型的数据库或数据仓库的共同特点，基因表达数据也存在这种情况。因此,在数据挖掘之前对基因表达数据进行预处理非常必要。 关键词：基因表达；数据库；数据预处理 中图分类号：TP274文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2009)16-4101-02 Gene Expression Data Pre-processing in the Database LIU Chun-ju,LIU Zi-wei,JIANG Yao (College of Computer Science &Technology,Southwest University of Science &Technology,Mianyang 621010,China) Abstract:The existence of incomplete,inconsistent and with the noise of the data in large-scale real-world database or data warehouse is a common feature.Gene expression data also has such situation.Therefore,pre-processing is necessary before data mining. Key words:gene expression,database,data pre-processing 1引言 在数据挖掘中，数据预处理就是在对数据进行知识发现前，先对将要研究的原始数据进行必要的清洗、集成、变换和约简等一系列的处理工作，使之达到挖掘算法进行知识获取研究所要求的最低规范和标准[1]。 2数据来源 实验数据来源于美国国立生物技术信息中心,网址：https://www.360docs.net/doc/c39030707.html,/sites/entrez 。数据主要包括正常组织的基因表达值，患乳腺癌的基因表达值。每一组值来源于二个表。其一，Table1，包括探针ID 号及测得的基因表达值；其二，Table2,主要包括探针ID 号，基因的制作日期、基因名、基因符号、基因描述等共15个属性。 3数据集成 数据集成是将多文件或多数据库运行环境中的异构数据进行合并处理，解决语义的模糊性。该部分主要涉及数据的选择、数据的冲突问题以及不一致数据的处理问题[2]。 由于实验数据在二个表中，需要进行多表连接操作。根据二个表中都有相同的探针ID 号，因此，可以采用等值连接将二个表集成为一个表，并将集成后的表命名为Table_Integration 如： SELECT Table1.*,Table2.*into Table_Integration FROM Table1,Table2 WHERE Table1.ID=Table2.ID 4数据清理 当属性出现缺少值时,有忽略元组、填充最可能的值等补充方法。在缺少类标号且元组有多个属性缺少值时通常采用忽略元组法,填充最可能值的方法比较常用,它能够通过现存数据的最多信息推测出相对准确的缺少值。噪音数据是由一种随机错误或被测变量的差变引起的,可采用分箱、丛聚、人机交互检查、回归等数据平滑技术去除。对于数据集成或有些事务记录中数据可能存在的不一致性,可以采用附加材料给予更正。知识工程工具也可以用来检测违反数据限制的数据。 由于探针与基因并不是一一对应的关系，因此，集成的表中出现多个ID 号对应同一个基因，此时需要将这种多对一的关系转换为一对一的关系，这里采用平均值法和分组法来解决，对每一个基因进行分组，同一基因的值进行平均化[3]，并将转换后的数据保存在Table_Clean 中，如： SELECT gene,avg(value)INTO Table_Clean FROM Table_Integration group by gene 由于Table2中有些ID 号并没有给出相应的基因名，因此，在Table_Clean 中出现了有些样本有对应的基因表达值却没有对应的基因名，此时需要对基因为空的样本进行处理，由于此处涉及到很深生物学知识，而且这些空缺基因很难对应，此处采取忽略元组策略[4]，如： DELETE FROM Table_Clean WHERE gene IS NULL 5数据归约 由于实验设备容量的限制，所有基因芯片杂交实验不能同时在一个实验炉中进行，而多次试验时炉内的温度、液体密度等微环收稿日期：2009-05-06 基金项目：国家自然科学基金资助项目(10676029) ISSN 1009-3044Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术Vol.5,No.16,June 2009,pp.4101-4102E-mail:jslt@https://www.360docs.net/doc/c39030707.html, https://www.360docs.net/doc/c39030707.html, Tel:+86-551-569096356909644101
基因表达谱分析技术
基因表达谱分析技术 1微阵列技术（microarray） 这是近年来发展起来的可用于大规模快速检测基因差别表达、基因组表达谱、DNA序列多态性、致病基因或疾病相关基因的一项新的基因功能研究技术。其原理基本是利用光导化学合成、照相平板印刷以及固相表面化学合成等技术,在固相表面合成成千上万个寡核苷酸“探针”（cDNA、ESTs或基因特异的寡核苷酸），并与放射性同位素或荧光物标记的来自不同细胞、组织或整个器官的DNA或mRNA反转录生成的第一链cDNA进行杂交，然后用特殊的检测系统对每个杂交点进行定量分析。其优点是可以同时对大量基因，甚至整个基因组的基因表达进行对比分析。包括cDNA芯片（cDNA microarray）和DNA芯片（DNA chips）。 cDNA芯片使用的载体可以是尼龙膜，也可以是玻片。当使用尼龙膜时，目前的技术水平可以将20000份材料点在一张12cm×18cm的膜上。尼龙膜上所点的一般是编好顺序的变性了的双链cDNA片段。要得到基因表达情况的数据，只需要将未知的样品与其杂交即可。杂交的结果表示这一样品中基因的表达模式，而比较两份不同样品的杂交结果就可以得到在不同样品中表达模式存在差异的基因。杂交使用的探针一般为mRNA的反转录产物，标记探针使用32PdATP。如果使用玻片为载体，点阵的密度要高于尼龙膜。杂交时使用两种不同颜色的荧光标记不同的两份样品，然后将两份样品混合起来与一张芯片杂交。洗去未杂交的探针以后，能够结合标记cDNA的点受到激发后会发出荧光。通过扫描装置可以检测各个点发出荧光的强度。对每一个点而言，所发出的两种不同荧光的强度的比值，就代表它在不同样品中的丰度。一般来讲，显示出来的图像中，黄色的点表示在不同的样品中丰度的差异不大，红色和绿色的点代表在不同样品中其丰度各不相同。使用尼龙膜为载体制作cDNA芯片进行研究的费用要比玻片低，因为尼龙膜可以重复杂交。检测两种不同的组织或相同组织在不同条件下基因表达的差异，只需要使用少量的尼龙膜。但是利用玻片制作的cDNA芯片灵敏度更高，而且可以使用2种探针同时与芯片杂交，从而降低了因为杂交操作带来的差异；缺点是无法重复使用还必须使用更为复杂的仪器。 Guo等（2004）将包含104个重组子的cDNA文库点在芯片上，用于检测拟南芥叶片衰老时的基因表达模式，得到大约6200差异表达的ESTs，对应2491个非重复基因。其中有134个基因编码转录因子，182个基因预测参与信号传导，如MAPK级联传导路径。Li等（2006）设计高密度的寡核苷酸tiling microarray方法，检测籼稻全基因组转录表达情况。芯片上包含13,078,888个36-mer寡核苷酸探针，基于籼稻全基因组shot-gun测序的序列合成，大约81.9%（35,970）的基因发生转录事件。Hu等（2006）用含有60,000寡核苷酸探针（代表水稻全部预测表达基因）的芯片检测抗旱转基因植株（过量表达SNAC1水稻）中基因的表达情况，揭示大量的逆境相关基因都是上升表达的。 2基因表达系列分析（Serial analysis of gene expression,SAGE） 基因表达系列分析（SAGE）是一种转录物水平上研究细胞或组织基因表达模式的快速、有效的技术，也是一种高通量的功能基因组研究方法，它可以同时将不同基因的表达情况进行量化研究（Velculescu et al.,1995）。SAGE的基本原理是：每一条mRNA序列都可以用它包含的9bp的小片段（TAG）代替，因此考查这些TAGs出现的频率就能知道每一种mRNA 的丰度。首先利用生物素标记的oligo（dT）引物将mRNA反转录成双链cDNA，然后利用NlaIII 酶切双链cDNA。NlaIII酶的识别位点只有4bp，因此cDNA都被切成几十bp的小片段。带有生物素标记的小片段cDNA被分离出来，平均分成2份。这2份cDNA分别跟2个接头连接，2个接头中均有一个FokI酶切位点。FokI是一种II S型核酸内切酶，其识别位点不对称，切割位点位于识别位点下游9bp且不依赖于特异的DNA序列。FokI酶切分成2份的cDNA之
六西格玛以数据为依据的管理方法
六西格玛以数据为依据的管理方法 摘要：六西格玛是一项以数据为基础，追求完美的质量管理方法。本文从整体上介绍了6σ,并从数据的角度上详细阐明6σ实施的五个阶段，最后探讨了在6σ实施过程中对数据应注 意的事项。 关键词：数据质量管理实施阶段 进入20世纪末，以信息技术为主要特征的高新技术飞速发展，推动了经济全球化，加速了 技术、管理的创新。与此同时，六西格玛作为新时代的产物应运而生。它是一套以数理统计为基础的管理方法，强调消除错误，减少消耗，避免重复劳动，其核心是数据定义，测量，分析原因，改进优化和控制效果，使企业在生产，设计管理等方面达到最佳境界。 1、数据的内涵及6σ概述 数据是关于自然、社会现象和科学试验的定量或定性的记录；是科学研究最重要的基础；研究数据就是对数据进行采集、分类、录入、储存、统计分析，统计检验等一系列活动的统称。其中统计分析，统计检验需要一些逻辑推理，才能分析影响输出的关键因素。由于数据的客观性，它被用于许多场合。六西格玛就是将数据成功运用于管理中的典范。 六西格玛是一项以数据为基础，追求几乎完美的质量管理方法。西格玛是一个希腊字母σ 的中文译音，统计学用来表示标准偏差，即数据的分散程度。对连续可计量的质量特性：用"σ"度量质量特性总体上对目标值的偏离程度。几个西格玛是一种表示品质的统计尺度。它 有别于其它的质量管理方法，是依据严格的数据采集和统计分析，找出误差的根源，并寻求消除这些误差的方法，根据顾客的要求来确定的管理活动。 六西格玛实施由黑带大师，黑带，绿带组成的团队负责。黑带大师负责项目改进的方向及项目资源的规划；黑带是实施管理的中坚力量，负责绿带的培训，在其中起协调作用；绿带则侧重于六西格玛工作的具体实施。 在六西格玛实施过程中，小到单一产品和服务，中到一个项目、一个部门，大到一个企业都
基因表达及分析技术
基因表达及其分析技术 生命现象的奥秘隐藏在基因组中，对基因组的解码一直是现代生命科学的主流。基因组学研究可以说是当今生命科学领域炙手可热的方向。从DNA 测序到SNP、拷贝数变异(copy number variation , CNV)等DNA多态性分析，到DNA 甲基化修饰等表观遗传学研究，生命过程的遗传基础不断被解读。 基因组研究的重要性自然不言而喻。应该说，DNA 测序技术在基因组研究 中功不可没，从San ger测序技术到目前盛行的新一代测序技术(Next Gen eration Seque ncing NGS)到即将走到前台的单分子测序技术，测序技术是基因组解读最重要的主流技术。而基因组测序、基因组多态性分析、DNA 甲基化修饰等表观遗传分析等在基因组研究中是最前沿的课题。但是基因组研究终究类似“基因算命”，再清晰的序列信息也无法真正说明一个基因的功能，基因功能的最后鉴定还得依赖转录组学和蛋白组学，而转录作为基因发挥功能的第一步，对基因功能解读就变得至关重要。声称特定基因、特定SNP、特定CNV、特定DNA修饰等与某种表型有关，最终需要转基因、基因敲除、突变、 RNAi 、中和抗体等技术验证，并必不可少要结合基因转录、翻译和蛋白修饰等数据。 基因实现功能的第一步就是转录为mRNA或非编码RNA，转录组学主要研究基因转录为RNA 的过程。在转录研究中，下面几点是必须考虑的： 1，基因是否转录(基因是否表达)及基因表达水平高低(基因是低丰度表达还是中、高丰度表达)。特定基因有时候在一个细胞中只有一个拷贝的表达，而表达量会随细胞类型不同或发育、生长阶段不同或生理、病理状态不同而改变。因此任何基
综合microRNA和基因表达谱分析
综合microRNA和基因表达谱分析 在肺癌新的肿瘤标记物和机制的研究 摘要 背景： microRNA（miRNA）在非小细胞肺癌诊断中准确性的研究仍有争议。因此，我们系统的识别非小细胞肺癌相关的miRNA，使用微阵列数据来观察目标基因改变。 方法：我们从非小细胞肺癌中，筛选出五组miRNAs，从基因表达数据库里，筛选出六组基因微列阵数据。 结果：我们研究表明，非小细胞肺癌中，有14对miRNA发生显著性变化。其中五对上调（miR-9，miR-708，miR-296-3p，miR-892b，miR-140-5p），9对下调（miR-584，miR-218，miR-30b，miR-522，miR-486-5p、miR-34c-3p，miR-34b，miR-516b，miR-592）。其诊断敏感性（SE）和特异性(SP)分别为82.6%和89.9%.有14对目标基因（P<0.05，倍数变化>2.0）和14对发现的miRNA显著相关，我们建立了一个受检者分类，使得验证有了较高的准确度（SE=0.987，SP=0.824） 结论：我们研究发现，综合的miRNA和目标基因对发现和识别非小细胞肺癌的生物标记物有价值，而且为发现非小细胞肺癌的机制提供了新的视角，此外，我们精心设计了实验，对目标基因相关的14种miRNA在非小细胞肺癌的预测和预后进行了研究。 前言：
在世界范围内，非小细胞肺癌因其高死亡率仍然是引起癌症死亡的主要原因之一，在2014年，其死亡率占到了癌症死亡人数的1/4.近年来，在很多研究报道了非小细胞肺癌鉴别诊断的潜在标记物，然而，精确的非小细胞肺癌的生物学标记物仍需摸索。 当前，microRNA （miRNA），一组小的非编码RNA的发现，为肿瘤的预测提供了新的视野，为肿瘤如非小细胞肺癌的初始筛选提供了新的方法。新的研究数据表明，miRNA在肿瘤中显著改变，和非小细胞肺癌的发生和发展有关。此外，由于miRNA的固有性质，它在标本中高度稳定，可提供更多的精准预测因素。以上发现表明，miRNA可作为非小细胞肺癌诊断的稳定的生物学标记物。 然而，一些独立的研究中，对此仍有不少争议，这往往通过不同的miRNA的表达谱的系统和平台解释。虽然他们分别证实了miRNA在肿瘤分化中的价值，然而收集资料系统的分析对进一步探讨miRNA作为非小细胞肺癌预测的标记物的适用性仍然是 必不可少的。 所以，我们的荟萃分析回答了一下3个问题：（1）是否有miRNA可以识别或抑制非小细胞肺癌组织。（2）和目标基因功能注释的潜在miRNA和通路是否有关系，（3）这些miRNA的靶向基因是否和非小细胞肺癌的起始和进程有关。 讨论： 研究中，我们主要关注利用miRNA数据集，是否可以将潜在的miRNA可以作为精准的生物标记物，从而从正常组织中来区分