《差異表達(dá)基因分析》PPT課件

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1、第七講QuantileNormalization使每張芯片/通道的強(qiáng)度值有相同的分布(intensitydistribution)QuantilenormalizationBeforeAfterQuantilenormalizationR語(yǔ)言和bioconductor差異表達(dá)基因分析單張cDNA芯片差異表達(dá)基因差異表達(dá)基因分析基因表達(dá)譜芯片實(shí)驗(yàn)的主要目的之一是發(fā)現(xiàn)兩個(gè)樣本間差異表達(dá)基因。通常采用基因在實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組中信號(hào)的比值作為衡量基因在兩種狀態(tài)下基因的表達(dá)差異，在雙色熒光系統(tǒng)中，用Cy5/Cy3的比值

2、來(lái)衡量基因的表達(dá)差異，也稱(chēng)表達(dá)差異值。在Affymetrix等短的寡核苷酸芯片中，采用單色熒光標(biāo)記的方式，實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組分別用兩張芯片進(jìn)行檢測(cè)，表達(dá)差異值即為兩張芯片的信號(hào)比值。噪聲和芯片本身的一些因素以及生物學(xué)本身的特點(diǎn)給篩選差異表達(dá)基因帶來(lái)了很大的麻煩。必須設(shè)定一個(gè)差異表達(dá)基因的判定標(biāo)準(zhǔn)。這個(gè)篩選的標(biāo)準(zhǔn)就稱(chēng)為差異表達(dá)基因的閾值。倍數(shù)法倍數(shù)法倍數(shù)法是比較常用的一種方法，因?yàn)楸容^簡(jiǎn)單和直接。但是，這種方法也是有其重大缺陷的。比如，在某個(gè)實(shí)驗(yàn)中，基因表達(dá)水平的變化不大，如果選擇判別域值為2倍，則有可能找不到

3、幾個(gè)差異表達(dá)的基因，假陰性率比較高。但如果是主觀縮小判斷域值，又有可能增大假陽(yáng)性率。這一方法沒(méi)有考慮到差異表達(dá)的統(tǒng)計(jì)顯著性。Z值法在一張cDNA芯片上一般都點(diǎn)了很多基因，其實(shí)這些基因中只有很小一部分表達(dá)有差異，所以一般都假設(shè)表達(dá)的比率值滿足正態(tài)分布。Z=(X-μ)/σ.

4、Z

5、>=1.96在寡核苷酸芯片中，芯片上的基因在相應(yīng)實(shí)驗(yàn)條件下或相應(yīng)組織中也只是有很小一部分基因有表達(dá)，可以假定強(qiáng)度滿足對(duì)數(shù)正態(tài)分布，同樣可以對(duì)其作Z變換，使其具有統(tǒng)計(jì)意義。如果實(shí)驗(yàn)體系中沒(méi)有一條差異表達(dá)的基因，Z值法還是會(huì)挑選出5％的差

6、異表達(dá)基因。這是因?yàn)樵谛酒瑢?shí)驗(yàn)中，總有一些由于背景噪聲產(chǎn)生的假陽(yáng)性點(diǎn)。如果實(shí)際上實(shí)驗(yàn)中有大量的基因發(fā)生表達(dá)改變，Z值法還是機(jī)械的找出5％的差異表達(dá)基因，丟失了一部分真陽(yáng)性點(diǎn)。一般性的方法選擇一個(gè)統(tǒng)計(jì)量給基因排秩來(lái)證明表達(dá)有差異為排秩統(tǒng)計(jì)量選擇一個(gè)判別值，在它之上的值將被認(rèn)為是顯著的前面一個(gè)部分更為重要，所以研究的較多，方法也更多，后面那部分的方法稍微簡(jiǎn)單重復(fù)芯片（replicates）M值根據(jù)比率平均值或?qū)蚺判?。M值為信號(hào)強(qiáng)度比值的log2值，是任一特定基因在重復(fù)序列中M值的均值。這一排序法忽略了一個(gè)

7、基因在重復(fù)實(shí)驗(yàn)中的不同芯片上表達(dá)水平的差異程度。例如，可能某一個(gè)基因在某一張芯片上M值很大，但在其他芯片上M值很小，其實(shí)這條基因并沒(méi)有差異表達(dá)，但由于個(gè)別M值的影響，從而顯示出一個(gè)差異表達(dá)的特性，造成假陽(yáng)性。T值排序假如一個(gè)基因在幾張重復(fù)芯片的M值都很小，但是這些M值非常接近，所以s值也非常小，這樣可能會(huì)導(dǎo)致t值很大，從而會(huì)把這個(gè)本沒(méi)有差異表達(dá)的基因誤認(rèn)為差異表達(dá)。修正的T值修正值由樣本方差的均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)而得。結(jié)果顯示：在一個(gè)模擬的數(shù)據(jù)集中，雖然帶有一些經(jīng)驗(yàn)性質(zhì)，但用修正t-統(tǒng)計(jì)量給基因排秩比用均數(shù)和

8、一般的t-統(tǒng)計(jì)量效果要好。單通道寡核苷酸芯片差異基因（兩個(gè)樣本直接比較）Affymetrix，illumina芯片由于有探針重復(fù)，可以利用統(tǒng)計(jì)方法計(jì)算出一個(gè)統(tǒng)計(jì)性的P值或者score值，篩選差異表達(dá)基因不同類(lèi)樣本差異基因識(shí)別評(píng)價(jià)一組數(shù)的統(tǒng)計(jì)量平均值標(biāo)準(zhǔn)差232.7198.2137.784.3218.6181.5216.787比較多組數(shù)的方法T檢驗(yàn)：平均值F檢驗(yàn)：方差SAM（significanceanalysisofmicroarrays）單通道Oligo芯片，尤其是affymetrix芯片數(shù)據(jù)分析用得較

9、多雙通道cDNA芯片數(shù)據(jù)分析用得較多FalseDiscoveryRate(FDR)錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率是評(píng)估檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)顯著性的最有力工具。統(tǒng)計(jì)學(xué)家都想用更符合統(tǒng)計(jì)學(xué)的手段得到差異基因，具體說(shuō)來(lái)就是想用假設(shè)檢驗(yàn)后賦予每個(gè)基因統(tǒng)計(jì)顯著性或者P值，使得每個(gè)基因的判別更有統(tǒng)計(jì)學(xué)上的意義。為了達(dá)到這個(gè)目的，統(tǒng)計(jì)學(xué)家們常常用控制錯(cuò)誤發(fā)現(xiàn)率（FalseDiscoveryRate）的方法來(lái)判斷差異基因。Multipletest(Pvalueadjustment)火山圖（volcanoplot）Statisticaltest:Pval

10、ueFoldchange:Ratio其他方法B-statistics(Smyth,2004)BayesT-test(BaldiandLong,2001)SAMROC(Broberg,2002)Zhao-Panmethod(ZhaoandPan,2003)……ImprovedDetectionofDifferentiallyExpressedGenesTimeseriesmicroarraydataset聚類(lèi)分析基因表達(dá)數(shù)據(jù)矩陣