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1 封面页 ( 设计好之后可以删掉这个文本框哦 ) Bioconductor 简介及其在生物 信息学中的应用 郑广勇 上海生命科学研究院

2 主要内容 Bioconductor 软件介绍 Bioconductor 软件应用 基因芯片分析中的应用

3 Base pair Bioconductor Bioconductor 是一个基于 R 语言的生物信息软件包, 主要用于生物数据的注释 分析 统计 以及可视化 ( )

4 Base pair Bioconductor 软件包的安装

5 Bioconductor (1) Experiment Data ; (2) Software ; (3) Annotation Data

6 基因芯片实验流程 Gene-chip experiment Picture scan Raw picture

7 芯片数据分析流程 质量控制数据预处理差异表达基因筛选 信号通路富集分析 功能富集分析 聚类分析

8 数据预处理 通过数据预处理, 过滤掉低质量数据获取表达值数 据, 主要包括以下几个方面 : 数据背景处理 数据标准化 综合表达量计算

9 差异表达基因分析 Fold-change 值 T 检验 经验贝叶斯 (Empirical Bayes) Wilcoxon 秩和检验 回归模型方法

10 Fold-change 差异表达基因筛选方法 最简单的判断差异基因的方法, 在没有重复试验的条件下很常用

11 T 检验 差异表达基因筛选方法 较常用的统计方法, 用于判断某一基因在两个样本中其表达是否有显著性差异, 不要求等方差, 要求有重复试验

12 差异表达基因筛选方法 经验贝叶斯 (Empirical Bayes) T- 检验的一种改进方法, 将标准差及信号强度的关系使用线性模型进一步强化, 提高了准确率, 目前比较常用的一种方法 Wilcoxon 秩和检验 是一种非参数的检验方法, 该方法要比 T- 检验更加稳健, 更适合非正态分布的数据 线性回归模型 通过线性模型模拟不同实验条件下的基因表达情况, 其给出的回归方程不仅包括筛选差异表达基因部分, 还包括数据的预处理部分

13 affy Bioconductor 芯片分析包 对数据进行表达值计算, 质量控制, 标准化等 simpleaffy 对表达数据进行质量控制,T 检验, 筛选出差异表达基因 ; affyplm 对芯片数据进行读取, 质量控制, 标准化 ; gcrma 对芯片数据进行读取, 质量控制, 标准化 ; limma 采用回归模型方法进行差异表达基因筛选, 读取数据, 数据质量控制, 标准化, 用回归模型的方法筛选差异表达基因等, 针对双通道数据比较全面的一套处理步骤 ;

14 表达谱数据聚类分析 在基因表达数据分析中, 根据处理对象与目标的不同, 将聚类方法分为三类 : 基于基因的聚类 (Gene-based clustering) 基于样本的聚类 (Sample-based clustering) 双向聚类 (Biclustering)

15 基因本体数据库 基因本体数据库 ( 是 GO 组织构建的一个结构化的标准生物学模型, 旨在建立基因及其产物知识的标准词汇体系, 涵盖了基因的细胞组分 (cellular component) 分子功能 ( molecular function) 生物学过程 (biological process)

16 分类注释 功能富集分析 基因及其产物的功能, 根据 GO 数据库的记录数据一一进行标注 并在细胞组分, 分子功能, 生物学过程中进行分类 富集分析 一组差异表达基因与背景基因库, 根据 GO 功能的注释结果进行对照比较, 使用超几何分布等统计学方法, 计算出两者差异的显著性, 从而找到这组差异表达基因中富集的功能类别条目, 从而揭示这组差异表达基因的整体功能特征

17 KEGG 信号通路数据库 KEGG 信号通路数据库 ( ) 是京都基因组数据仓库下的一个子数据库, 该数据库主要提供了分子相互作用及网络的通路信息, 可以帮助人们理解重要的生理生化过程的分子机制

18 通路富集分析 分类注释 差异表达基因位于哪些通路上或者分类中, 这些通路主要涉及那些生理生化过程 富集分析 通过统计分析, 找出差异表达基因集富集在哪些生物学通路中, 这些通路主要涉及那些生理生化过程, 从而发现这组差异表达基因的在生物体内所有参与的通路信息

19 芯片数据分析实例 选择 HG-U133A 平台的 6 个样本作为差异表达基因筛选实例 数据来源预 GEO 数据库 (id :GSE21363) 样品 :HITC6 细胞系 ( 血管平滑肌细胞 ) 实验 : 血清缺乏诱导目标 : 细胞形态影响

20 R 软件下载 Bioconductor 工具 source( ) options(bioc_mirror=" bioclite( GEOquery ) bioclite(c("affy","simpleaffy","affyplm","gcrma","limma","annotate")) bioclite("hgu133a.db") 下载原始数据 library(geoquery) setwd( E:/mywork/R/test ) getgeosuppfiles(geo= GSE21363,baseDir=getwd()) untar("gse21363/gse21363_raw.tar",exdir="data") cels <- list.files("data/",pattern="[gz]") sapply(paste("data",cels,sep="/"),gunzip) celpath <- paste(getwd(),"data",sep="/") setwd(celpath)

21 芯片数据分析步骤 读入数据 library(affy) celfiles <- c("gsm cel","gsm cel","gsm cel"," GSM CEL","GSM CEL","GSM CEL") raw.data <- ReadAffy(filenames=celfiles) pdata(raw.data)$treatment <- rep(c("day0","day8"),each=3) data GSM CEL GSM CEL GSM CEL GSM CEL GSM CEL GSM CEL treatment Day0 Day0 Day0 Day8 Day8 Day8

22 质量控制 (1) n.cel <- length(celfiles) cols <- rainbow(n.cel *1.2) boxplot(raw.data, col=cols, xlab= Array Index, ylab= log2(density) )

23 质量控制 (2) hist(raw.data, lty=1:3, col=cols) legend("topright",legend=samplenames(raw.data),lty=1:3,col=cols,box.col="transparent",xpd=t)

24 质量控制 (3) library(simpleaffy) data.qc <- qc(raw.data) plot(data.qc)

25 质量控制 (4) data.deg <- AffyRNAdeg(raw.data) plotaffyrnadeg(data.deg,col=cols) legend("topleft",rownames(pdata(raw. data)),col=cols,lwd=1,inset=0.05)

26 预处理及标准化 library(gcrma) data.gcrma <- gcrma(raw.data) eset <- exprs(data.gcrma) boxplot(eset,col=cols,main="gcrma")

27 差异表达基因筛选 (1) library(limma) day_ <- factor(raw.data$treatment) design <- model.matrix(~-1+day_) contrast.matrix <- makecontrasts(contrasts="day_day8 - day_day0", levels=design) sample_id day_0 day_

28 差异表达基因筛选 (2) fit <- lmfit(eset,design) fit1 <- contrasts.fit(fit,contrast.matrix) fit2 <- ebayes(fit1) dif <- toptable(fit2, coef="day_day8 - day_day0", n=nrow(fit2), lfc=log2(1.5)) dif1 <- dif[dif[,"adj.p.val"]<0.01,]

29 差异表达基因筛选 (3) library(annotate) affydb <- library(affydb,character.only=t) dif1$symbols <- getsymbol(rownames(dif1),affydb) dif1$entrezid <- geteg(rownames(dif1),affydb) dif2 <- dif1[(!is.na(dif1$symbols)),] head(dif2)

30 聚类分析 eset1 <- eset[(rownames(dif2)),] row.names(eset1) <- dif2$symbols Library(gplots) heatmap.2(as.matrix(eset1),col=redgreen(75), cexrow=0.2,cexcol=0.5,scale="row",trace="no ne",key=t,keysize=1.2,density.info="none")

31 功能和信号通路分析 (1)

32 功能和信号通路分析 (3) GO 富集分析结果 (top 10)

33 功能和信号通路分析 (4) 信号通路富集分析结果

34

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