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1、芯片数据预处理 数据过滤,缺失值的处理,数据标准化,片间归一化。
2、 统计学分析 对于每个实验组有三次以上生物学重复的实验设计,我们应用T检验筛选任意两个实验组之间差异表达的基因。方差分析(ANOVA)则用于从三个以上实验组筛选差异表达的基因。
3、聚类分析 聚类分析根据样本表达谱的相似性将样本划分成不同的组别(见下图,Alizadeh, et al.)。常用的聚类方法有:Hierarchical(层次聚类)、K-means(K均值聚类)、SOM(自组织映设)、QT clustering。
4、 GO分析 GO分析对差异表达基因的生物学功能进行注释,并筛选出在两个实验组之间具有显著差异GO条目(见下图)。GO条目从生物学过程(Biological Process),分子功能(Molecular Function)和亚细胞组分(Cellular Component)三个方面对基因的功能进行分类。
5、 Pathway分析 Pathway分析可以筛选出在两个实验组之间具有显著差异的信号转导通路
表达谱芯片分析,
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