生物信息学讲解——基因芯片数据分析共68页
聚类分析-基因芯片ppt课件
§6.4 动态聚类法
❖ 动态聚类法的基本思想是，选择一批凝聚点或给出 一个初始的分类，让样品按某种原则向凝聚点凝聚， 对凝聚点进行不断的修改或迭代，直至分类比较合 理或迭代稳定为止。类的个数k可以事先指定，也可 以在聚类过程中确定。选择初始凝聚点(或给出初始 分类)的一种简单方法是采用随机抽选(或随机分割) 样品的方法。
❖ 聚类分析根据分类对象不同分为Q型和R型聚类分析。
§6.2 距离和相似系数
❖ 相似性度量：距离和相似系数。 ❖ 距离常用来度量样品之间的相似性，相似系数常用
来度量变量之间的相似性。 ❖ 样品之间的距离和相似系数有着各种不同的定义，
而这些定义与变量的类型有着非常密切的关系。
变量的测量尺度
❖ 通常变量按测量尺度的不同可以分为间隔、有序和 名义尺度变量三类。
2
分别为第 j
个
最常用的两个相似系数
❖ 相似系数除常用来度量变量之间的相似性外有时也
用来度量样品之间的相似性，同样，距离有时也用 来度量变量之间的相似性。
❖ 由距离来构造相似系数总是可能的，如令
cij
1 1 d ij
这里d i j 为第 i 个样品与第 j 个样品的距离，显然 c i j 满 足定义相似系数的三个条件，故可作为相似系数。
❖ 距离必须满足定义距离的四个条件，所以不是总能 由相似系数构造。高尔（Gower）证明，当相似系
数矩阵 c ij 为非负定时，如令
dij 21cij
则 d i j 满足距离定义的四个条件。
§6.3 系统聚类法
❖ 系统聚类法是聚类分析诸方法中用得最多的一种。 ❖ 基本思想是：开始将个样品各自作为一类，并规定
❖ (4) 对 D 1 重复上述对D 0 的两步得 D 2 ，如此下去直 至所有元素合并成一类为止。
生物信息学讲义——基因芯片数据分析
生物信息学讲义——基因芯片数据分析生物信息学是指运用计算机技术和统计学方法来解析和理解生物领域的大规模生物数据的学科。
基因芯片数据分析是生物信息学研究的一个重要方向，通过对基因芯片数据进行分析，可以揭示基因在生物过程中的功能和调节机制。
本讲义将介绍基因芯片数据的分析方法和应用。
一、基因芯片数据的获取与处理基因芯片是一种用于检测和测量基因表达水平的高通量技术，可以同时检测上千个基因的表达情况。
获取基因芯片数据的第一步是进行基因芯片实验，如DNA芯片实验或RNA芯片实验。
实验得到的数据一般为原始强度值或信号强度值。
接下来，需要对这些原始数据进行预处理，包括背景校正、归一化和过滤噪声等步骤，以消除实验误差和提高数据质量。
二、基因表达分析基因芯片数据的最主要应用之一是进行基因表达分析。
基因表达分析可以揭示在不同条件下基因的表达模式和差异表达基因。
常用的基因表达分析方法包括差异表达分析、聚类分析和差异共表达网络分析等。
差异表达分析常用来寻找在不同条件下表达差异显著的基因，如差异表达基因的筛选和注释；聚类分析可以将表达模式相似的基因分为一组，如聚类分析可以将不同样本中的基因按照表达模式进行分类；差异共表达网络分析可以找到一组在差异表达样本中共同表达的基因，揭示潜在的功能模块。
三、功能富集分析对差异表达基因进行功能富集分析可以帮助我们理解这些基因的生物学功能和参与的生物过程。
功能富集分析可以通过对差异表达基因进行GO(Gene Ontology)注释，找到在特定条件下富集的生物学过程、分子功能和细胞组分等。
另外，功能富集分析还可以进行KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)富集分析，找到差异表达基因在代谢通路和信号传导通路中的富集情况。
四、基因调控网络分析基因调控网络分析可以帮助我们揭示基因间的调控关系和寻找关键调控基因。
基因调控网络是基于差异表达数据构建的，它可以包括转录因子-靶基因调控网络和miRNA-mRNA调控网络等。
7 基因芯片
功能基因组学
• 基因组DNA测序： 人类对自身基因组认识的第一步。
• 功能基因组学： 从基因组信息与外界环境相互作用的高度，阐明
基因组的功能。 • 功能基因组学的研究内容：
– 人类基因组 DNA 序列变异性研究 – 基因组表达调控的研究 – 模式生物体的研究上就会到来，一切都是最 好的安 排。上 午10时39分8秒 上午10时39分 10:39:0820.10.21
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一马当先，全员举绩，梅开二度，业 绩保底 。20.10.2120.10.2110:3910:39:0810:39:08Oc t-20
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牢记安全之责，善谋安全之策，力务 安全之 实。2020年10月21日 星期三10时39分8秒 Wednesday, October 21, 2020
3、反转录并标记 随机引物法逆转录 标记物：同位素、荧光染料(cy3-绿色/cy5 －红色)、化学发光
三、杂交实验条件
• 杂交 杂交体积(使核酸浓度增加10万倍） 玻片: 2-200l 滤膜：5-50ml 杂交液和杂交液的组份 杂交温度、时间
• 洗涤 洗涤液的组成 洗涤的温度、时间
四、杂交信号的检测 1、激光共聚焦扫描 光源：特定波长的光 激发面积：<100m2 ScanArray 3000 2、CCD 成像术 光源：连续波长的光（如弧光灯） 激发面积：同时激发多个1cm2
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追求至善凭技术开拓市场，凭管理增 创效益 ，凭服 务树立 形象。2020年10月21日星期 三上午10时39分8秒10:39:0820.10.21
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严格把控质量关，让生产更加有保障 。2020年10月 上午10时39分20.10.2110:39October 21, 2020
生物信息学和基因芯片PPT讲稿
• 基因芯片的制备中支持物有多种，如玻片、硅片、聚
丙烯膜、硝酸纤维素膜、尼龙膜等。
片基
钢性片基如玻片、半 导体硅片等
薄膜片基如 NC、 Nylon 膜等
探针固定方式
原位合成（in situ synthesis）
预先合成后点样 (off-chip synthesis)
四、基因芯片的应用
• （一）疾病的诊断与治疗
• 1、遗传病相关基因的定位
• HGP使得许多遗传病的基因得以定位，因此，可以应
用基因芯片技术筛查遗传病，且方便可靠。
• 2、肿瘤诊断
• 已用基因芯片可检测人鼻咽癌、肺癌基因表达谱、肿瘤原
癌基因和抑癌基因的定位。
• 例：人类恶性肿瘤中，约有60%与人类P53抑癌基因的
突变有关，现研究人员研制成功了可检测P53基因所有 编码区错位突变和单碱基缺失突变的基因芯片。
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• 3、感染性疾病的诊断
• 利用基因芯片对一些感染性的疾病疾病如HIV的诊断现
已成为事实。
• 4、耐药菌株和药敏检测
• 例：据WHO报告，全球每年约有800万的结核病患者，
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• 根据芯片上固定的探针不同，生物芯片包括：
基因芯片、蛋白质芯片、细胞芯片、组织芯 片，根据原理还有元件型微阵列芯片、通道 型微阵列芯片、生物传感芯片等新型生物芯 片。
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生物信息学和基因芯片课件
基因芯片分析
Microarray: 误差的来源
1. 图像分析 2. 扫描 3. DNA杂交过程 (温度、时间、混合均匀 程度等) 4. 探针的标记 5. RNA的抽提 6. 加样 7. 其他
Bioinformatics, 2008-2009, Semester 1, USTC
Red/green 比值存在亮度的倾向
Bioinformatics, 2008-2009, Semester 1, USTC
Microarray: 误差的来源
系统的
log signal intensity log RNA abundance
Bioinformatics, 2008-2009, Semester 1, USTC
随机的
/2
Bioinformatics, 2008-2009, Semester 1, USTC
/2
P-value: 学生分布
1. T-test: 学生分布 2. Excel函数：TTEST(array1,array2,tails,type)
Array1为第一个数据集 Array2为第二个数据集 Tails指示分布曲线的尾数。如果 tails = 1，函数 TTEST 使用单尾分布。如果 tails = 2，函数 TTEST 使 用双尾分布 Type为 t 检验的类型
M = log2R/G = log2R - log2G
Values should scatter about zero.
= (log2R Bioinformatics, 2008-2009, Semester 1, USTC+
log2G )/2
数据标准化
before
after
生物信息学讲义——基因芯片数据分析资料
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。
八章生物信息学在基因芯片中的应用
第二节 基因芯片设计
１、基因芯片设计的一般性原则 • 基因芯片设计主要包括两个方面: • (1)探针的设计
• 指如何选择芯片上的探针 • (2)探针在芯片上的布局
• 指如何将探针排布在芯片上。
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• 确定芯片所要检测的目标对象
• 查询生物分子数据库
取得相应的DNA序列数据
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第五节 基因芯片检测结果的分析
１、荧光检测图像处理 • 基因芯片与样本杂交以后，用图像扫描仪器捕获芯片上的荧光图像。在计算机中，一幅图像由二维象素点
所组成，通常用一个8-bit的整数存贮象素点的灰度值，取值范围为[0,255]，其中0代表“黑”，255代表 “白”。
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• 根据探针的类型和长度，基因芯片可分为两类。 • 其中一类是较长的DNA探针（100mer）芯片
• 这类芯片的探针往往是PCR的产物，通过点样方法将探针固定在芯片上， 主要用于RNA的表达分析。
• 另一类是短的寡核苷酸探针芯片 • 其探针长度为25 mer左右，一般通过在片（原位）合成方法得到，这类 芯片既可用于RNA的表达监控，也可以用于核酸序列分析。
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原理 -- 通过杂交检测信息
一组寡核苷酸探针
ATACGTTA
TACGTTAG
由杂交位置确定的一组 核酸探针序列
ATACGTTA
TACGTTAG ACGTTAGA CGTTAGAT GTTAGATC
杂交探针组
ACGTTAGACGTTAGAT GTTAGATC
ATACGTTAGATC
—TATGCAATCTAG
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生物芯片数据分析方法
凝聚法聚类过程是：
① 假设总共有n个样品（或变量），首先将每个样品 （或变量）独自聚成一类，共有n类；然后根据所
确定的样品（或变量）“距离”公式，形成初始 距离矩阵。之后，将其中距离较近的两个样品（ 或变量）聚合为一类，其它的样品（或变量）仍 各自聚为一类。
② 第二步再根据新合并类与其他类的“距离”计算 公式，在形成的新的距离阵中，将“距离”最近 的两个类进一步再聚成一类；
不同聚类方法产生的系统树图间存在差异。 常用的方法：在固定分类的情况下比较不同方法聚类
结果的一致性。
假定有两个系统树，把两棵树都进行切割，把对象分成K 类。
两棵树的相似性可以定义为在一棵树中分到相同的类中 而在另一个棵树中分到不同的类中的所有的配对观测对 象的比例。
0
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聚类树的分割
系统聚类树可以用于分割数据，分割的类数由用户确 定。分割的方法为：在树的一定深度上（从根部开始的 距离）进行切割，不同深度的切割产生不同的分类结 果。
3 clusters? 2 clusters?
层次聚类
确定类别个数？
指定类别数 相似性阈值
如何比较不同聚类方法的聚类结果？
广义欧氏距离的优点在于：
①广义欧氏距离又称为马氏距离。马氏距离考 虑了观测变量之间的相关性。
②马氏距离还考虑了观测变量之间的变异性， 不再受各指标量纲的影响。
③将原始数据作线性变换后，马氏距离不变。
利用ＭＡＴＬＡＢ计算广义欧氏距离
pdist函数
5.明考夫斯基距离（MINKOWSKI DISTANCE）
层次聚类-类间距离度量
在对含非单独对象的类进行合并或分裂 时，常用的类间度量方法：
层次距离-类间距离度量
最小距离：倾向于形成链状的类，仅仅一个小的距离 就能使两个差异很大的类融合到一起，因此形成的类 呈现出长的链状。