基因表達(dá)譜芯片的數(shù)據(jù)分析

1、 世界華人消化雜志2006年1月8日; 14(1: 68-74ISSN 1009-3079 CN 14-1260/R文獻(xiàn)綜述 REVIEW基因表達(dá)譜芯片的數(shù)據(jù)分析吳 斌, 沈自尹吳斌, 沈自尹, 復(fù)旦大學(xué)華山醫(yī)院中西醫(yī)結(jié)合研究所上海市200040國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目, No. 90409001通訊作者: 沈自尹, 200040, 上海市復(fù)旦大學(xué)華山醫(yī)院中西醫(yī)結(jié)合研究所. wuubin電話: 021-*-6311收稿日期: 2005-09-10 接受日期: 2005-12-02摘要基因芯片數(shù)據(jù)分析的目的就是從看似雜亂無序的數(shù)據(jù)中找出它固有的規(guī)律, 本文根據(jù)數(shù)據(jù)分析的目的, 從差異基因表達(dá)分析

2、、聚類分析、判別分析以及其它分析等角度對芯片數(shù)據(jù)分析進(jìn)行綜述, 并對每一種方法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行評述, 為正確選用基因芯片數(shù)據(jù)分析方法提供參考.關(guān)鍵詞: 基因芯片; 數(shù)據(jù)分析; 差異基因表達(dá); 聚類分析; 判別分析吳斌, 沈自尹. 基因表達(dá)譜芯片的數(shù)據(jù)分析. 世界華人消化雜志 2006;14(1:68-740 引言 表達(dá)譜的聚類, 最終整合雜交點(diǎn)的生物學(xué)信息 , 發(fā)現(xiàn)基因的表達(dá)譜與功能可能存在的聯(lián)系. 然而每次實(shí)驗(yàn)都產(chǎn)生海量數(shù)據(jù), 如何解讀芯片上成千上萬個基因點(diǎn)的雜交信息, 將無機(jī)的信息數(shù)據(jù)與有機(jī)的生命活動聯(lián)系起來, 闡釋生命特征和規(guī)律以及基因的功能, 是生物信息學(xué)研究的重要課題1. 基因芯片的數(shù)據(jù)

3、分析方法從機(jī)器學(xué)習(xí)的角度可分為監(jiān)督分析和非監(jiān)督分析, 假如分類還沒有形成, 非監(jiān)督分析和聚類方法是恰當(dāng)?shù)姆治龇椒? 假如分類已經(jīng)存在, 則監(jiān)督分析和判別方法就比非監(jiān)督分析和聚類方法更有效率。根據(jù)研究目的的不同2,3, 我們對基因芯片數(shù)據(jù)分析方法分類如下: (1差異基因表達(dá)分析: 基因芯片可用于監(jiān)測基因在不同組織樣品中的表達(dá)差異, 例如在正常細(xì)胞和腫瘤細(xì)胞中; (2聚類分析: 分析基因或樣本之間的相互關(guān)系, 使用的統(tǒng)計(jì)方法主要是聚類分析; (3判別分析: 以某些在不同樣品中表達(dá)差異顯著的基因作為模版, 通過判別分析就可建立有效的疾病診斷方法.1 差異基因表達(dá)分析(difference expre

4、ssion, DE對于使用參照實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)進(jìn)行的重復(fù)實(shí)驗(yàn), 可以對通過對基因芯片的ratio值從大到小排序, ratio 是cy3/cy5的比值, 又稱R/G值. 一般0.5-2.0范圍內(nèi)的基因不存在顯著表達(dá)差異, 該范圍之外則認(rèn)為基因的表達(dá)出現(xiàn)顯著改變. 由于實(shí)驗(yàn)條件的不同, 此閾值范圍會根據(jù)可信區(qū)間應(yīng)有所調(diào)整5,6. 處理后得到的信息再根據(jù)不同要求以各種形式輸出, 如柱形圖、餅形圖、點(diǎn)圖等. 該方法的優(yōu)點(diǎn)是需要的芯片少, 節(jié)約研究成本; 缺點(diǎn)是結(jié)論過于簡單, 很難發(fā)現(xiàn)更高層次功能的線索; 除了有非常顯著的倍數(shù)變化的基因外, 其它變化小的基因的可靠性就值得懷疑了; 這種方法對于預(yù)實(shí)驗(yàn)或?qū)嶒?yàn)初篩是

5、可行的7. 此外倍數(shù)取值是任意的, 而且可能是不恰當(dāng)?shù)? 例如, 假如以2倍為標(biāo)準(zhǔn)篩選差異表達(dá)基因, 有可能沒有1條入選, 結(jié)果敏感性為0, 同樣也可能出現(xiàn)很多差異表達(dá)基因, 結(jié)果使人認(rèn)為倍數(shù)篩選法是在盲目的推測8,9.1.2 t檢驗(yàn)(t-test 差異基因表達(dá)分析的另一種方法是t檢驗(yàn)10, 當(dāng)t超過根據(jù)可信度選擇的標(biāo)準(zhǔn)時, 比較的兩樣本被認(rèn)為存在著差異. 但是t檢驗(yàn)常常受到樣本量的限制, 由于基因芯片成本昂貴, 重復(fù)實(shí)驗(yàn)又很費(fèi)時, 小樣本的基因芯片實(shí)驗(yàn)是很常見的, 但是小樣本導(dǎo)致了不可信的變異估計(jì). 為了克服這種缺點(diǎn), 研究者提出了調(diào)節(jié)性t檢驗(yàn)(regularized t-test, 它是根

6、據(jù)在基因表達(dá)水平和變異之間存在著相互關(guān)系, 相似的基因表達(dá)水平有著相似的變異這個經(jīng)驗(yàn), 應(yīng)用貝葉斯條®背景資料基因芯片技術(shù)的出現(xiàn)為生命科學(xué)的研究帶來了革命性的變化, 然而基因芯片技術(shù)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)成為制約該技術(shù)應(yīng)用的瓶頸. 了解基因芯片數(shù)據(jù)分析的研究進(jìn)展對于正確應(yīng)用該技術(shù)具有重要的意義.本文對基因芯片數(shù)據(jù)分析方法綜述全面、系統(tǒng), 最重要的是對每一種方法進(jìn)行了評述.吳斌, 等. 基因表達(dá)譜芯片的數(shù)據(jù)分析 69 因表達(dá)水平, 可以對任何基因的變異程度估計(jì)進(jìn)行彌補(bǔ). 這種方法對于基因表達(dá)的標(biāo)準(zhǔn)差估11是推斷兩組或多組資料的總體均數(shù)是否相同, 檢分析需要參照實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì), 參照樣本常用多種細(xì)胞的

7、mRNA 混合而成, 由于所有的細(xì)胞同時表達(dá)的基因眾多, 結(jié)果低表達(dá)基因在樣本混合后就被稀釋而減少了參照樣本的代表性, 因此, 增加參照樣本的細(xì)胞不會提高參照樣本的代表性13. 方差分析能計(jì)算出哪些基因有統(tǒng)計(jì)差異, 但它沒有對那些組之間有統(tǒng)計(jì)差異進(jìn)行區(qū)分, 比如用單因素方差分析對A 、B 、C 、D 4組進(jìn)行分析, 對于某一個基因, 方差分析能夠分析出A 組與B 、C 、D 組之間有差異, 但是B 、C 、D 之間無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義. 這就需要使用均值間的兩兩比較(post-hoc comparisons檢驗(yàn), 該檢驗(yàn)是對經(jīng)方差分析后的基因進(jìn)行下一水平更細(xì)節(jié)的分析14. 即t -檢驗(yàn)只能用于檢驗(yàn)兩樣

8、本中均值是否存在顯著性差異, 而兩兩比較技術(shù)考慮了多于2樣本間均數(shù)的比較. 上述所有的參數(shù)分析方法必須平衡假陽rected P -value = P -value ×n(number of genes in test, 如果糾正P 值仍小于錯誤率(如0.05, 則該基因?qū)儆谟斜磉_(dá)差異的基因. (2Bonferroni Step-down(Holm法, 這種校正方法與邦弗朗尼很相似, 但沒有前者嚴(yán)格. 主要思想如下: 每個基因的P 值從低到高排序, Corrected P -value =P -value ×n(n-1/n-2, 如果糾正P 值仍小于錯誤率(如0.05, 則

9、該基因?qū)儆谟斜磉_(dá)差異的基因. (3Westafall &Young 參數(shù)法, 前面2種方法都是單獨(dú)對P 值進(jìn)行糾正, 本方法通過同時對所有基因進(jìn)行排序, 充分利用基因間的獨(dú)立性進(jìn)行P 值糾正. 每個基因的P 值是按原始資料的排序進(jìn)行計(jì)算; 將資料劃分為人工組和對照組而產(chǎn)生新的數(shù)據(jù). 采用新數(shù)據(jù)計(jì)算所有基因的P 值, 新P 值再與以前的P 值進(jìn)行比較, 上述過程重復(fù)很多次, 最后計(jì)算出糾正P 值. 如果糾正P 值仍小于錯誤率(如0.05, 則該基因?qū)儆谟斜磉_(dá)差異的基因. (4Benjamini & Hochberg 假陽性率法, 該方法是4種方法中最不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆椒? 因此可能產(chǎn)

10、生很多的假陽性和假陰性, 其方法如下: 首先對每一個基因的P 值由小到大排序, 最大的P 值保持不變, 其它基因按下列公式計(jì)算P 值, Corrected P -value = P value ×(n/n-1以此類推, 若P <0.05則為有差異基因. 上述前3種方法可概括為誤差率判斷族(family-wise error rate, FWER, 它的特點(diǎn)是允許很少的假陽性基因發(fā)生, covery rate, FDR是允許一定率的假陽性基因發(fā)生. 總之, 假陽性率(FDR在差異表達(dá)與控制假.1.4 非參數(shù)分析(nonparametric analysis 由于微陣列數(shù)據(jù)存在&q

11、uot;噪聲"干擾而且不滿足正態(tài)分布假設(shè), 因此使用t -檢驗(yàn)和回歸模型進(jìn)行篩選的方法可能有風(fēng)險. 非參數(shù)檢驗(yàn)并不要求數(shù)據(jù)滿足特殊分布的假設(shè), 所以使用非參數(shù)方法對變量進(jìn)行篩選雖然粗放, 但還是可行的19. 目前用于基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)分析的非參數(shù)方法除了傳統(tǒng)的非參數(shù)t -檢驗(yàn)(nonparametric t -test、Wilcoxon 秩和檢驗(yàn)(Wilcoxon rank sun test等外20, 一些新的非參數(shù)方法也應(yīng)用于基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)的分析中, 如經(jīng)驗(yàn)貝葉斯法(empirical Bayes meth-od21、芯片顯著性分析(significance analysis of m

12、icroarray, SAM22、混合模型法(the mixture model method, MMM23等. 參數(shù)法的缺點(diǎn)是分析數(shù)據(jù)有假設(shè)檢驗(yàn), 比如改變樣本中的變異可明顯影響分析結(jié)果, 對同樣數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)換(如對數(shù), 對其分析結(jié)果也有明顯的影響. 非參數(shù)方法對于這種情況的發(fā)生更有效, 但是它對表達(dá)數(shù)據(jù)分析的敏感性不如參數(shù)方法.1.5 回歸分析(regression analysis 目前使用的一些簡單的參數(shù)分析方法是通過數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換(如對數(shù)來達(dá)到正態(tài)分布為假設(shè)前提的, 或者是估計(jì)的經(jīng)驗(yàn)分布, 然而這二種方法對基因表達(dá)數(shù)據(jù)可能都是不合理的, 非參數(shù)方法忽視了數(shù)據(jù)的分布, 而參數(shù)方法又會誤判數(shù)據(jù)的分

13、布24,25. 基因表達(dá)譜的回歸分析是可以處理多個基因變量間線性依存關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法, 于是研究者們提出了使用回歸分析基因表達(dá)譜數(shù)據(jù), 如Li et al 26相關(guān)報(bào)道1 吳斌, 林喬, 王米渠, 王建. 試論影響基因芯片實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)的因素. 世界華人消化雜志 2005; 13: 1206-120970 ISSN 1009-3079 CN 14-1260/R 世界華人消化雜志 2006年1月8日 第14卷 第1期 使用互變量(Cox回歸方法分析基因表達(dá)譜數(shù)據(jù), 用于患者的生存率預(yù)判; Huang et al 27將線性回歸方法應(yīng)用于腫瘤的分類研究中.2 聚類分析(clustering analysi

14、s聚類分析的目的在于辨別在某些特性上相似的事物, 并按這些特性將樣本劃分成若干類(群, 使同類事物具有高度同質(zhì)性, 而不同類事物則有高度異質(zhì)性. 聚類分析是通過建立各種不同的數(shù)學(xué)模型, 它把基于相似數(shù)據(jù)特征的變量或樣本組合在一起. 歸為一個簇的基因在功能上可能相似或關(guān)聯(lián), 從而找到未知基因的功能信息或已知基因的未知功能. 但是由于使用數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、歸一化等因素, 導(dǎo)致對聚類分析結(jié)果的影響較大; 此外, 聚類不管所聚的類別是否有意義28. (hierarchical clustering, HCL 分層聚類是將n個樣品各作為一類, 計(jì)算n 個樣品兩兩之間的距離,構(gòu)成距離矩陣, 合并距離最近的兩類為一

15、新類, 計(jì)算新類與當(dāng)前各類的距離29. 再合并、計(jì)算, 直至只有一類為止. 分層聚類是第一個被應(yīng)用于基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)分析的聚類方法30, 由于結(jié)果的可視化和基因間關(guān)系的明確表現(xiàn), 廣泛地應(yīng)用于基因表達(dá)譜的腫瘤亞型分類和幸存率研究中31,32.將每個樣品歸類, 各類的重心代替初始凝聚點(diǎn), 根據(jù)歐氏距離將每個樣品不斷地歸類, 直至分類達(dá)到穩(wěn)定. K-均值算法是采用誤差平方和為準(zhǔn)則函數(shù)的動態(tài)聚類方法, 其計(jì)算快速, 適合于大規(guī)模的數(shù)據(jù)計(jì)算33. 如D'ambrosio et al 34為了理解肥大細(xì)胞增生的分子機(jī)制和尋找其鑒定的分子標(biāo)記, 選取肥大細(xì)胞增生癥患者和正常人的骨髓的單核細(xì)胞進(jìn)行基因

16、芯片實(shí)驗(yàn), 應(yīng)用K-均值聚類和分層聚類得到同一類的10個基因, 進(jìn)一步分析鑒定出3個基因?qū)儆谠摷膊〉暮蜻x標(biāo)記基因. 但是K-均值聚類也有不足之處, 它對初始凝聚點(diǎn)比較敏感, 如果初始凝聚點(diǎn)沒有選擇好就可能集合在標(biāo)準(zhǔn)功能值的局域極小值上. 而另一個問題在于它是完全無結(jié)構(gòu)的方法, 聚類的結(jié)果是無組織的35.2.3 自組織映射圖網(wǎng)絡(luò)(self-organizing map cluster-ing, SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中鄰近的各個神經(jīng)元通過側(cè)向交互作用彼此相互競爭, 自適應(yīng)地發(fā)展成檢測不同信號的特殊檢測器, 這就是自組織特征映射的含義. 點(diǎn)的自組織映射圖. 自組織映射圖允許對類進(jìn)行調(diào)整, 屬于監(jiān)督類聚類

17、36. 自組織映射圖分類標(biāo)準(zhǔn)明確; 優(yōu)化的次序好于其它聚類法, 在基因表達(dá)譜的數(shù)據(jù)分析中得到廣泛的應(yīng)用. 如Covell et al 37認(rèn)為多種腫瘤可能具有共同的基因表達(dá)譜, 他們選取了14種腫瘤和正常對照組織進(jìn)行基因表達(dá)譜研究, 結(jié)果自組織圖能完全將腫瘤和正常組織區(qū)分出來, 自組織圖對各種腫瘤的分辨率達(dá)到80%的準(zhǔn)確性, 其中對白血病、中樞神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤、黑色素瘤、子宮癌、淋巴瘤有很好的判別作用, 對直腸癌、乳腺癌、肺癌的判別差.2.4 雙向聚類(two-way clustering, TWC 基因表達(dá)譜常采用單向聚類法(one-way clustering, 即要么以整個樣本中特性相似的基

18、因進(jìn)聚類, 或者以基因表達(dá)相似的樣本進(jìn)行聚類. 對樣本和w o-w a y clustering38, 目前基因表達(dá)譜的數(shù)據(jù)分析常用(plaid models. 基因剃須是通過基因的共同表達(dá)值或表達(dá)量來鑒定基因的亞類, 基因表達(dá)譜分析方法常用監(jiān)督進(jìn)行聚類, 沒有考慮一個基因可能屬于多個類. 基因剃須對基因或樣本進(jìn)行分類既可以是監(jiān)督的, 也可以是非監(jiān)督的. 基因剃須近年逐漸被應(yīng)用于基因表達(dá)譜的分析中, 如Hastie et al 39使用基因剃須方法分析了B 細(xì)胞淋巴瘤患者的基因表達(dá)譜, 鑒定了一小類可用于生存率預(yù)判的基因. 作者認(rèn)為基因剃須方法是一種潛在有用的基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)分析方法. Jian

19、g et al 40使用了2種基因剃須方法篩選肺腺癌的標(biāo)志基因, 通過和正常組織的基因表達(dá)譜比較, 分別篩選到13條和10條, 其中5條是共同的. 格子模型的目的是分析基因芯片數(shù)據(jù)可解釋的生物結(jié)構(gòu), 即基因或樣本的亞類. 各類之間可以進(jìn)一步聚類, 從而獲得穩(wěn)定的、有意義的分層結(jié)構(gòu)41,42. 目前應(yīng)用格子模型進(jìn)行基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析的實(shí)例還不多.2.5 混合聚類法 所謂混合聚類就是先非監(jiān)督(un-supervised聚類再監(jiān)督(supervised聚類. 其優(yōu)點(diǎn)是可以整合多種聚類方法的優(yōu)點(diǎn), 目前混合聚類受到越來越多研究者的關(guān)注, 如由于基因芯片數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多維性, 為利于基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)的處理,

20、 有必要對復(fù)雜多維的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行簡化處理, 為了解決這個問題, Wang et al 43提nd AB = (x i - y i 2 1/2 i = 1同行評價本文對基因表達(dá)芯片的數(shù)據(jù)分析方法進(jìn)行了綜述, 并對差異基因表達(dá)分析、聚類分析以及判別分析等分法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了評述, 文章選取的文獻(xiàn)較新穎,內(nèi)容較全面、表達(dá)較準(zhǔn)確,描述清晰、層次分明,可讀性較好, 反映了基因表達(dá)芯片數(shù)據(jù)分析方法的研究進(jìn)展水平, 對于如何 選用數(shù)據(jù)分析方法具有較好的參考價值.吳斌, 等. 基因表達(dá)譜芯片的數(shù)據(jù)分析 71 出了雙水平分析, 即首先使用自組織圖減少原始數(shù)據(jù)的多維性, 然后進(jìn)行了K-均值和分層聚類以建立樣本判別的

21、基因表達(dá)模型. H e r r e r oet al 44還論述如何將自組織圖和分層聚類組合成一個優(yōu)秀的工具用于基因表達(dá)譜的數(shù)據(jù)分析.3 判別分析(discriminant analysis判別分析能夠依據(jù)樣本的某些特性, 以判別樣本所屬類型. 與聚類分析不同的是, 判別分析是用某種方法將研究對象分成若干類的前提下, 建立判別函數(shù), 用以判定未知對象屬于已知分類中的哪一類. 基因判別分析(有監(jiān)督學(xué)習(xí)是在已有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上建立分類器, 并利用所建立的分類器對未知樣品的功能或狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測45,46. 目前使用的判別分析方法主要有: 支持向量機(jī)、決策樹、貝葉斯分類、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等進(jìn)行判別47, Cho

22、et al 48應(yīng)用費(fèi)希爾判別方法分析腫瘤患者的基因表達(dá)譜資料以判別腫瘤的分型. 如Dangond et al 49將費(fèi)希爾判別方法應(yīng)用于計(jì)算肌萎縮側(cè)索硬化病的基因表達(dá)譜研究中. 3.2 貝葉氏網(wǎng)絡(luò)(bayesian networks 也被稱為因果網(wǎng)絡(luò)(causal networks, 是描述數(shù)據(jù)變量之間依賴關(guān)系的一種圖形模式, 是一種用來進(jìn)行推理的模型. 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)為人們提供了一種方便的框架結(jié)構(gòu)來表示因果關(guān)系, 這使得不確定性推理在邏輯上更為清晰、更好理解50. 如Imoto et al 51結(jié)合貝葉斯網(wǎng)絡(luò)和生物學(xué)知識進(jìn)行基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)的基因網(wǎng)絡(luò)分析, 并以釀酒酵母的基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)為例進(jìn)行了

23、論證. Kim et al 52將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)法應(yīng)用于時間系列的基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)的基因網(wǎng)絡(luò)分析等.3.3 支持向量機(jī)(support vector machines, SVMs 支持向量機(jī)是數(shù)據(jù)挖掘中的一個新方法. 支持向量機(jī)能非常成功地處理回歸問題(時間序列分析和模式識別(分類問題、判別分析等諸多問題, 它通過訓(xùn)練一種"分類器"來辨識與已知的共調(diào)控基因表達(dá)類型相似的新基因53-55. 例如Williams et al 56為了鑒定出腎母細(xì)胞瘤復(fù)發(fā)的基因表達(dá)譜模型, 研究了27例腎母細(xì)胞瘤患者的腫瘤組織, 其中13例2 a 內(nèi)復(fù)發(fā), 對復(fù)發(fā)和未復(fù)發(fā)的腫瘤組織進(jìn)行基因芯片實(shí)驗(yàn),

24、并應(yīng)用支持向量機(jī)對基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析, 結(jié)果發(fā)現(xiàn)了一小類可能用于腫瘤預(yù)診的基因.3.4 決策樹(decision trees 決策樹是一種常用于預(yù)測模型的算法, 它通過將大量數(shù)據(jù)有目的的分類, 從中找到一些有價值的, 潛在的信息. 它的主要優(yōu)點(diǎn)是描述簡單, 分類速度快, 特別適合大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理57. Dettling et al 58比較了不同決策樹算法對基因表達(dá)譜分析的影響. Mid-dendorf et al 59應(yīng)用決策樹方法研究了簡單生物的基因調(diào)節(jié)機(jī)制.3.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法(artificial neural network, ANN ANN 是一種應(yīng)用類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的

25、結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息處理的數(shù)學(xué)模型. 在這一模型中, 大量的節(jié)點(diǎn)(或稱"神經(jīng)元", 或"單元"之間相互聯(lián)接構(gòu)成網(wǎng)絡(luò), 即"神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)", 以達(dá)到處理信息的目的. 其優(yōu)勢是運(yùn)行分析時無需在心目中有任何特定模型, 而且, 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以發(fā)現(xiàn)交互作用效果(如年齡和性別的組合效果60. O'Neill et al 61將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法應(yīng)用于淋巴瘤基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)的分析, 該方法對淋巴瘤預(yù)后和診斷都具有較好的判別作用. Sawa et al 62對酵母屬基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了歐氏距離、相關(guān)系數(shù)、相互信息和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚類分析, 發(fā)現(xiàn)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚類結(jié)果

26、較前3種方法更為合理.4 其他分析4.1 主成分分析(principal component analysis, PCA 在大規(guī)?；虮磉_(dá)數(shù)據(jù)的分析工作中, 由于組織樣本例數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于所觀察基因個數(shù), 如果直接采用前述聚類分析可能產(chǎn)生較大誤差, 故需要對聚類算法進(jìn)行改進(jìn). 目前已經(jīng)提出很多改進(jìn)的聚類方法, 其中較為流行的方法是應(yīng)用主成分分析方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析63,64. 主成分分析的目的是要對多變量數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行最佳綜合簡化. 使用的方法是尋找這些變量的線性組合-稱之為主成分, 使這些主成分間不相關(guān). 為了能用盡量少的主成分個數(shù)去反映原始變量間提供的變異信息, 要求各主成分的方差從大到小排列, 第

27、一主成分最能反映數(shù)據(jù)間的差異. 主成分分析通過合并原來的維數(shù)得到更少的維數(shù)來表示對象, 同時要求新的維數(shù)必須盡可能地反映原有維數(shù)所反映的信息, 它有較少的信息丟失. 主成分分析有助于簡化分析和多維數(shù)據(jù)的可視化65. 如Crescenzi et al 66應(yīng)用主成分分析對60個腫瘤細(xì)胞株的基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析, 結(jié)果發(fā)現(xiàn)腫瘤分型相關(guān)的基因有1 375個, 主成分分析得到細(xì)胞運(yùn)動等5個獨(dú)立的成份. 主成分分析是把原來多個變量化為少數(shù)幾個綜合指標(biāo)的一種統(tǒng)計(jì)分析方法. 從數(shù)學(xué)角度來看, 這是一種降維處理技術(shù). 而且使這些較少的綜合指標(biāo)既能盡量多地反映原來較多指標(biāo)所反映的信息, 同時它們之間又是彼此獨(dú)

28、立的. 但是使用該方法可能導(dǎo)致一部分有用信息的丟失. 為此, Yeung et al67采用兩個真實(shí)數(shù)據(jù)集和三個模擬數(shù)據(jù)集作為實(shí)驗(yàn)材料, 對采用主成分分析方法所得出的聚類結(jié)果作了評估. 他們發(fā)現(xiàn), 進(jìn)行主成分處理后的聚類質(zhì)量沒有明顯提高, 甚至有所降低. 基于以上研究結(jié)果, 他們不主張使用PCA方法進(jìn)行聚類分析. 4.2 基因網(wǎng)絡(luò)分析(gene network analysis 基因表達(dá)分析包括3個層次68, 首先是單基因水平, 即比較對照組與實(shí)驗(yàn)組的每個基因是否存在表達(dá)差異, 這主要指差異基因表達(dá)分析; 其次是多基因水平, 如按照基因的共同功能、相互作用、共同表達(dá)等進(jìn)行的聚類分析; 最后是系

29、統(tǒng)水平, 即以基因網(wǎng)絡(luò)形式解釋和理解生命現(xiàn)象. 在生物體系中, 基因從來不是單獨(dú)起作用的, 它們相互作用呈網(wǎng)絡(luò)狀, 因此從網(wǎng)絡(luò)的觀點(diǎn)分析基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)必然會導(dǎo)致對生物系統(tǒng)的更高層次的理解, 目前研究者們已經(jīng)開始了這方面的研究. 正如前述的各種聚類方法, 假如幾個基因被聚類在同一組, 它們有可能是共同表達(dá)的基因或者是有同樣的信號通徑, 深入分析這些基因的增強(qiáng)子可能發(fā)現(xiàn)它們共同的調(diào)節(jié)元件, 從而揭示生物系統(tǒng)更高層次的網(wǎng)絡(luò)69. 另外應(yīng)用目前已知全序列的模式生物(如酵母、結(jié)核分枝桿菌, 人們已研制出加載有他們?nèi)虻男酒? 通過比較不同條件下(突變、基因撬出或設(shè)計(jì)時間系列表達(dá)譜的變化, 再使用貝葉斯

30、網(wǎng)絡(luò)法等進(jìn)行系統(tǒng)分析, 可揭示基因功能和調(diào)控網(wǎng)絡(luò)70. 此外還可從代謝等角度研究, 比如從新陳代謝分析基因表達(dá)的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系等.總之, 基因芯片數(shù)據(jù)分析的方法眾多, 隨著研究的進(jìn)展不斷地有新的數(shù)學(xué)方法應(yīng)用于芯片的數(shù)據(jù)分析中步研究.5 參考文獻(xiàn)1 Reimers M. Statistical analysis of microarray data.Addict Biol 2005; 10: 23-352 Hackl H, Cabo FS, Sturn A, Wolkenhauer O, Traja-noski Z. Analysis of DNA microarray data. Curr TopM

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