Patharray™机制研究服务——生物信息分析
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芯片综合产品分析流程
数据分析样例
1. 芯片数据QC
1.1 Signal Histogram
芯片的信号值分布图。每条信号分布曲线的重合度越好表示芯片实验的可靠性越高。
1.2 Relative Signal Box Plot
芯片Normalization后的箱型图,红线是baseline。此图表示了每张芯片数据在进行permutation后的百分位数分布,它们的分布越接近,数据的重复性就越高。
1.3 Pearson's Correlation (signal)
芯片的相关系数图,表示所有芯片两两之间的相关程度,本图使用皮尔森相关系数,当系数等于1.0时未完全正相关,相关系数越接近1.0,其相关性越高。
1.4 PCA
PCA (Principal Component Analysis), 主成分分析。用来表示每张芯片在组内组间的相似和差异度。
2. 芯片数据分析
2.1 有显著差异表现的基因数目
根据实验设计要求,将差异基因的比较结果以下表呈现,基因表现有显著差异的筛选标准为必须符合丨FC丨要大于2,并且P value值要小于0.05,详细基因表达分析见“数据分析报告”
项目比较组上调基因数下调基因数1C16_+ vs C16_-33858备注:
2.2 火山图
2.3 散点图
2.4 聚类图
3. Pathway和GO分析
根据筛选出的差异基因,进行Pathway分析和Gene Ontology分析(即GO分析)。
根据生物学功能的不同,将差异基因进行Pathway Analysis,计算包含多少差异基因,并列式基因名称。
Pathway分析
GO分析
4. 深入分析
根据初步分析结果,挑选感兴趣的pathway/gene进行深入分析。
5.下游基因验证
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