芯片數(shù)據(jù)的基本處理和分析演示文稿

芯片數(shù)據(jù)的基本處理和分析演示文稿目前一頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)（優(yōu)選）芯片數(shù)據(jù)的基本處理和分析目前二頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)芯片數(shù)據(jù)分析的一般流程：芯片雜交實(shí)驗(yàn)，芯片數(shù)據(jù)采集（讀取掃描圖）數(shù)據(jù)基本處理數(shù)據(jù)提交公共數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)生物信息學(xué)分析

目前三頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)實(shí)習(xí)內(nèi)容：TIGRTM4軟件的介紹和使用GenMAPP軟件的介紹和使用GEO數(shù)據(jù)庫(kù)的介紹目前四頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)Cy3Cy5Cy5-cDNACy3-cDNARTRTcDNAarray樣本mRNA對(duì)照mRNATIF掃描圖常見(jiàn)的雙通道（dualchannel）實(shí)驗(yàn)流程：對(duì)照基因(referencegene)：綠色熒光標(biāo)記(G)樣本基因(samplegene)：紅色熒光標(biāo)記(R)目前五頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)區(qū)塊(block)目前六頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)非飽和區(qū)域飽和區(qū)域信號(hào)雜交的一些概念背景探針區(qū)域目前七頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)ApackageofOpenSourcesoftwareprogramsforMicroarrayanalysis

芯片數(shù)據(jù)采集（讀取掃描圖）數(shù)據(jù)基本處理存儲(chǔ)整理芯片數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)庫(kù)）芯片數(shù)據(jù)分析結(jié)果的圖形顯示（

）TIGRTM4:目前八頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)GenePix格式（.gpr）目前九頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)Agilent格式（.txt）：目前十頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)MEV文件：MEV格式的芯片數(shù)據(jù)目前十一頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)ExpressConverter:芯片數(shù)據(jù)的格式轉(zhuǎn)換下載地址：；下載后，解壓安裝即可。“開(kāi)始”－>“所有程序”處打開(kāi)。需要先安裝Java，Java下載地址：;目前十二頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)ExpressConverter主界面：目前十三頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)ExpressConverter使用方法：選擇“InputFormat→GenPix”,指定輸入的文件格式;

選擇“File→Selectinputfiles”，選定一個(gè)或多個(gè)需要轉(zhuǎn)換的文件;選擇“File→Startconverting”，格式開(kāi)始轉(zhuǎn)換。待狀態(tài)欄顯示“Convertingissuccessful”后，格式轉(zhuǎn)換完成。此時(shí)在原genepix存放的文件夾中會(huì)出現(xiàn)文件名相同但擴(kuò)展名不同的.mev和.ann的文件。

目前十四頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)inputoutput目前十五頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)程序運(yùn)行前程序運(yùn)行結(jié)果目前十六頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)MEV文件：MEV格式的芯片數(shù)據(jù)目前十七頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)MEV注釋文件（后綴名為.ann）目前十八頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)課堂練習(xí)使用ExpressConverter將testdata.gpr轉(zhuǎn)換成testdata.mev和testdata.ann。用記事本查看testdata.gpr，testdata.mev和testdata.ann。ExpressConverter快捷方式：“開(kāi)始”→“所有程序”testdata.gpr：C:\ProgramFiles\ExpressConverter\samples\目前十九頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)MIDAS:數(shù)據(jù)基本處理下載地址是：此程序不用安裝下載后解壓就可以使用。（需要先安裝Java）進(jìn)入文件夾，雙擊打開(kāi)Midas.bat文件，會(huì)出現(xiàn)后臺(tái)運(yùn)行窗口和圖形界面窗口。目前二十頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)低質(zhì)量數(shù)據(jù)過(guò)濾根據(jù)Flag過(guò)濾根據(jù)信號(hào)和背景值過(guò)濾目前二十一頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)MEV文件：MEV格式的芯片數(shù)據(jù)目前二十二頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)FlagsinMevfile:A–0non-saturatedpixelsinthespotB–0-50non-saturatedpixelsinthespotC–50ormorenon-saturatedpixelsinthespotX–spotisrejected,duetospotshapeandintensityrelativetobackgroundY–backgroundishigherthanspotintensityZ–spotnotdetectedbySpotfindergood目前二十三頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)由于樣本差異、熒光標(biāo)記效率和檢出率的不平衡等因素，需對(duì)cy3和cy5的原始提取信號(hào)進(jìn)行均衡和修正才能進(jìn)一步分析實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，Normalization正是基于此種目的。芯片內(nèi)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（Normalization）目前二十四頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)MIDAS可選的數(shù)據(jù)處理方法

標(biāo)準(zhǔn)化處理方法TotalIntensitynormalization

低質(zhì)量數(shù)據(jù)過(guò)濾方法Invalid-intensitycheckingLOWESS(Locfit)normalizationIterativelinearregressionnormalizationIterativelogmeancenteringnormalizationRatioStatisticsnormalizationLowintensityfilterStandarddeviationregularizationSliceanalysis(non-statistical)In-slidereplicatesanalysisFlip-dyeconsistencycheckingRatioStatisticsconfidenceintervalcheckingSignal/NoisecheckingCross-file-trimSpotQCflagcheckingMA-ANOVACross-slidereplicatest-test(statistical)Cross-slideone-classSAM(statistical)

差異表達(dá)基因識(shí)別方法目前二十五頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)芯片內(nèi)的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（Normalization）AAMAplotInmanymicroarraygeneexpressionexperiments,thegeneralassumptionisthatmostofthegeneswouldnotseeanychangeintheirexpression.Thereforethemajorityofthepointsontheyaxis(M)wouldbelocatedat0,sincelog(1)is0.M=log2(R/G)A=log2√R*G目前二十六頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)區(qū)塊間均一化處理目前二十七頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)用MIDAS處理單張雙色芯片的基本流程芯片數(shù)據(jù)的讀入；低質(zhì)量數(shù)據(jù)的過(guò)濾；標(biāo)準(zhǔn)化（包括區(qū)塊間的均一化）；結(jié)果文件的輸出。目前二十八頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)MIDAS程序主界面可選的數(shù)據(jù)處理步驟數(shù)據(jù)分析流程設(shè)計(jì)各個(gè)處理步驟的相應(yīng)參數(shù)程序運(yùn)行狀況顯示目前二十九頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)Step1：芯片數(shù)據(jù)的讀入目前三十頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)Step2：低質(zhì)量數(shù)據(jù)的過(guò)濾目前三十一頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)Step3：標(biāo)準(zhǔn)化（包括區(qū)塊間的均一化）目前三十二頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)Step4：結(jié)果文件的輸出目前三十三頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)目前三十四頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)MIDAS統(tǒng)計(jì)作圖（MIDASInvestigation窗口查看）log-ratioshistogram(.his)Boxplot(.box)Intensityplot(.ity)R-I(.prc)Intensityplot(.lty)目前三十五頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)課堂練習(xí)使用MIDAS處理testdata.mev，并查看結(jié)果文件；MIDAS程序位置：C:\zcni\shiyan3\MIDAS2_19，雙擊Midas.bat打開(kāi)程序；輸入文件testdata.mev由ExpressConverter產(chǎn)生，在C:\ProgramFiles\ExpressConverter\Samples\。目前三十六頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)芯片數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析和差異表達(dá)基因篩選基因表達(dá)研究中通常假設(shè)表達(dá)水平相似的基因可能參與相同或相似的生物學(xué)過(guò)程，因而它們具有相似的基因表達(dá)譜。例：在臨床或診斷學(xué)等領(lǐng)域中，為研究某些疾病的發(fā)生機(jī)制，通常對(duì)正常組織和腫瘤組織細(xì)胞間的基因表達(dá)情況作比較分析，從中篩選出具有顯著差異的表達(dá)基因。目前三十七頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)下載地址：

。此程序不用安裝下載后解壓就可以使用（需要先安裝Java）進(jìn)入軟件所在的文件夾（免安裝），雙擊打開(kāi)TMEV.bat文件，會(huì)出現(xiàn)后臺(tái)運(yùn)行窗口和圖形界面窗口。目前三十八頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)支持的文件格式MIDASMEV,TAV格式表格格式GEO格式Affymetrix格式GPR格式Agilent格式目前三十九頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)程序主界面常用工具欄導(dǎo)航欄結(jié)果界面目前四十頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)芯片數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析和差異表達(dá)基因篩選1表格格式數(shù)據(jù)的讀入與轉(zhuǎn)化2系統(tǒng)聚類(lèi)法對(duì)基因和樣本聚類(lèi)3使用SAM（significanceanalysisformicroarrays）查找差異表達(dá)基因目前四十一頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)1表格格式數(shù)據(jù)的讀入與轉(zhuǎn)化①1選擇“File→LoadData”彈出導(dǎo)入數(shù)據(jù)對(duì)話框目前四十二頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)②③④目前四十三頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)⑤⑥目前四十四頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)數(shù)據(jù)起始位置目前四十五頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)不同顏色表示相對(duì)表達(dá)量樣本名基因名Heatmap

View目前四十六頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)2系統(tǒng)聚類(lèi)法對(duì)基因和樣本聚類(lèi)①②目前四十七頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)聚類(lèi)分析結(jié)果圖：目前四十八頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)存儲(chǔ)和注釋感興趣的分類(lèi)：①單擊鼠標(biāo)左鍵選中目標(biāo)分類(lèi)使其高亮化；②右鍵選擇菜單中的StoreCluster，并設(shè)置注釋的名稱(chēng)和顏色等信息。目前四十九頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)目前五十頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)3使用SAM查找差異表達(dá)基因①目前五十一頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)不同實(shí)驗(yàn)類(lèi)型樣本分組②③④目前五十二頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)⑤目前五十三頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)SAM結(jié)果：ExpressionImages目前五十四頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)SAM結(jié)果：CentroidGraphs目前五十五頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)SAM結(jié)果：ExpressionGraphs目前五十六頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)SAM結(jié)果：TableViews目前五十七頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)課堂練習(xí)使用MeV處理TDMS_format_sample.txt

，并查看結(jié)果文件；MEV程序位置：C:\zcni\shiyan3\MeV_4_6，雙擊TMEV.bat打開(kāi)程序；輸入文件TDMS_format_sample.txt位于：C:\zcni\shiyan3\MeV_4_3\data\。目前五十八頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)GenMAPP

一款將芯片數(shù)據(jù)和代謝途徑結(jié)合起來(lái)的圖形化顯示工具目前五十九頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)WhyPathwayAnalysis?IntuitivetoBiologistsProvideabiologicalcontextforresultsMoreefficientthansearchingdatabasesgene-by-geneIntuitivedatadisplayforsharingdataComputationonPathwayContentAnalyzeover-representationofchangedgenesonpathwaysandontologiesGenerateandcomparepathwaysignaturesbetweenmodels目前六十頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)下載地址：；雙擊安裝文件安裝GenMAPP；打開(kāi)GenMAPP程序，從菜單“Data→DownloadDatafromGenMAPP.org”下載自己感興趣物種的MAPP文件和GeneDatabase。

GenMAPP安裝和更新目前六十一頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)GenMAPP基本概念MAPP：描述了模式生物的代謝途徑圖。目前MAPP數(shù)據(jù)庫(kù)中包含了人(H.sapiens)、小鼠(M.musculus)、大鼠(R.norvegicus)、酵母(S.cerevisiae)、線蟲(chóng)(C.elegans)、狗(C.familiaris)、雞(G.gallus)、牛(B.taurus)、果蠅(D.melanogaster)和斑馬魚(yú)(D.rerio)等模式生物。

目前六十二頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)SupportedSpeciesFruitflyHumanMouseRatWormYeastZebrafishChicken

DogCowMosquitoByrequest:AnyEnsemblspeciesDatabasesbyothergroups:FissionyeastE.coliSoon:Arabidopsis目前六十三頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)心肌炎患者數(shù)據(jù)------脂肪酸降解途徑目前六十四頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)GenMAPP基本概念Genedatabase：包含了上述物種所含基因的注釋及其基因標(biāo)識(shí)號(hào)（ID）。對(duì)于每個(gè)基因，GeneDatabase會(huì)建立它在各個(gè)geneIDsystem中的對(duì)應(yīng)關(guān)系。比如，Trp53基因在MGI（小鼠基因組數(shù)據(jù)庫(kù)）中的標(biāo)識(shí)號(hào)為MGI:98834，而在UniGene數(shù)據(jù)庫(kù)中標(biāo)識(shí)號(hào)為Mm.222，在Ensembl數(shù)據(jù)庫(kù)中標(biāo)識(shí)號(hào)為ENSMUSG00000059552。目前六十五頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)IDSystem(Species)SystemCodeAffymetrixProbeSetIDXPDBPdEMBLEmPfamPfEnsemblEnRefSeqQEntrezGeneLRGD(R.norvegicus)RFlyBase(D.melanogaster)FSGD(S.cerevisiae)DGeneOntologyTUniProt/TrEMBLSHUGOHUniGeneUInterProIWormBase(C.elegans)WMGI(M.musculus)MZFIN(D.rerio)ZOMIMOmOtherO目前六十六頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)Step1：打開(kāi)“GenMAPP2”程序。選擇菜單“Data→ChooseGeneDatabase”按照實(shí)驗(yàn)物種選擇合適的基因庫(kù)。目前六十七頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)Step2：從菜單“File→Open”打開(kāi)相應(yīng)的MAPP文件。目前六十八頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)Step3：從菜單“Data→ChooseExpressionDataset”打開(kāi)表達(dá)量文件（.gex）并選擇相應(yīng)的顏色集。目前六十九頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)Step4:點(diǎn)擊感興趣的基因查看注釋目前七十頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)如何制作.gex表達(dá)量文件？將芯片數(shù)據(jù)用Excel按一定格式整理目前七十一頁(yè)\總數(shù)七十八頁(yè)\編于十九點(diǎn)2.將Excel另存為文本文件（txt后綴名或csv后綴名），可在Data菜單“ExpressionDatasets→Newdataset”導(dǎo)入該文本文件。此時(shí)，程序會(huì)向用戶(hù)提問(wèn)文件中的數(shù)據(jù)是數(shù)值型還是文本型，對(duì)文本文件要在圖示框中選勾，點(diǎn)擊“OK”即可，一般