在GEO上传基因芯片检测数据，急求帮助

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-07-17 03:33 标签： 基因芯片检测
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Oncomine是目前世界上最大的癌基因芯片数据库和整合数据挖掘平台，旨在挖掘癌症基因信息。到目前为止，该数据库已经收集了729个基因表达数据集，90000多个癌症组织和正常组织的样本数据。 Oncomine可用于比较主要癌症类型和各自正常组织的差异表达分析，也可以用于探索各种癌症亚型以及基于临床和病理学的分析。可进行一个或多个基因的查询，结果可视化。分析类型：1.差异分析　分析单个基因在特定癌症中的差异表达/拷贝数变异分析单个基因在多个癌症中的差异表达/拷贝数变异分析多个基因在特定癌症中的差异表达/拷贝数变异分析特定癌症中差异表达/拷贝数变异2.共表达分析获取单个基因在特定癌症中的共表达基因3.Meta分析比较单个基因特定癌症中的表达比较单个基因在多个癌症中的表达比较多个癌症中差异表达基因比较特定癌症不同亚型中差异表达基因4.outlier分析分析特定癌症部分样本中异常表达基因5.concept分析分析特定基因集在特定癌症中的表达6.综合分析 meta分析和concept分析结合筛选目的基因差异分析、meta分析和concept分析结合筛选药物靶点与GEO数据库结合进行个性化分析 具体分析项目介绍项目1：分析单个基因或者多个基因在特定癌症或者多个癌症中的差异表达分析/拷贝数变异分析项目介绍差异表达分析的目的：识别两个条件下表达差异显著的基因，即一个基因在健康组样本和疾病组样本这两个条件中的表达水平，在排除各种偏差后，其差异具有统计学意义。研究癌基因的差异表达,一方面可以找出特定药物的靶标基因，另一方面可以为特定的靶标提供强有力的证据。分析方法主要有以下两种：一是倍数分析（Fold change）：计算每个基因在两个条件下的表达比值；一般0.5~2.0范围内，基因不存在显著差异表达。二是：统计分析中的t检验（P value）：T统计量超过某个特定值的基因就被检测为异常表达基因。通过计算表达差异的置信度来分析差异是否具有统计学意义。一般P值小于0.05，则认为有差异表达；P值越小，表达差异程度越高。
oncomine数据库内置差异分析方法，可分析多个基因或者单个基因在癌症中的差异表达或者拷贝数变异。例1：以EGFR为例，检索EGFR在乳腺癌:的差异表达。结果以箱线图或条形图展示。图1 EGFR在乳腺癌中的表达（箱线图）图2 EGFR在乳腺癌中的表达（条形图）例2：检索miR-126b靶基因在乳腺癌中的差异表达。结果以热图形式展示。图3 miR-125b靶基因在乳腺癌中的表达 例3 :ETV6在慢性淋巴细胞性白血病中拷贝数的变异。结果以箱线图或条形图展示。图4 ETV6在慢性淋巴细胞性白血病中拷贝数变化（箱线图）图5 ETV6在慢性淋巴细胞性白血病中拷贝数变化（条形图） 例4: 胃癌中差异表达的基因。结果以热图展示图5 胃癌中差异表达基因聚类分析 项目2：共表达分析例：预测基因可能参与的功能。以FAM83D为例。
利用共表达分析，获取FAN83D基因在癌症中共表达基因，然后对共表达基因进行注释。通过注释预测FAM83D可能参与的功能。图 6 脑癌中与FAM83D共表达的基因 项目3：Meta分析获取不同数据集不同癌症中差异表达基因例1：比较特定癌症不同亚型中差异表达基因。以乳腺癌为例。图7不同亚型乳腺癌中基因的差异表达例2：比较单个基因在多个数据集同种癌症亚型中的表达。以EGFR为例。图8 不同数据集同种癌症亚型中EGFR的聚类分析
项目4：Outlier分析对于大多数癌症来说，t检验方法是不够理想的。例如，只有25%的乳腺癌存在ERBB2的高表达，那么在所有正常条件与乳腺癌病例条件下的样本比较的t检验方法中该基因就不会产生很显著的P值。鉴于癌症的异质性在确定潜在原癌基因中的挑战，Compendia建立了COPA分析方法来筛选确定在特定癌症的全部样本中的小部分高基因表达的原癌基因。Outlier分析的用途：一方面可以查看一个基因在特定的癌症数据子集中样本的表达异常情况；另一方面可以通过Outlier的限定（如，90th% ）查看特定癌症数据子集表达异常的全部基因。在Outlier 90th%分析结果中，系统会自动画一条线，线上只有前10th%的样本，也就是只对10th%显著性的样本进行分析。 例： ERBB2在乳腺癌中表达图 9
差异分析和outlier分析比较 项目5： concept分析例：参与MAPK信号通路的基因在前列腺癌中表达图10 参与MAPK信号通路基因在前列腺癌中的聚类分析 项目6：综合分析例1：差异分析、meta分析和concept分析结合筛选药物靶点
利用Drugbank Targets基因集分析乳腺癌中药物靶点的表达情况，然后确定目的基因。文献AGTR1 overexpression defines a subset of breast cancer and conferssensitivity to losartan, an AGTR1 antagonist，利用差异表达分析、outlier分析以及concept分析确定目的基因AGTR1.如图11,12。 图11 差异分析、meta分析和concep分析确定AGTR1在乳腺癌中高表达 图11 outlier分析确定AGTR1在部分乳腺癌样本中异常高表达 例2： oncomine临床数据和GEO数据库相结合进行生存分析
文献Meta-analysis of theglobal gene expression profile of triple-negative breast cancer identifiesgenes for the prognostication and treatment of aggressive breast cancer
雌激素受体（ER）、孕激素受体（PR）和人表皮生长因子受体（HER2）均阴性的乳腺癌成为三阴性乳腺癌。在此研究中，作者通过Oncomine中三阴性乳腺癌基因表达谱数据、5年生存数据和是否转移数据分析得到206个与三阴性乳腺癌相关的基因。然后利用多因素生存分析，确定与三阴性乳腺癌预后相关的基因。图 12 利用oncomine临床数据筛选目的基因集图13 结合GEO数据库进行生存分析说明：本文为中翰金诺原创作品，其他公众号或网站转载请联系中翰金诺在Oncomine数据挖掘方面有着丰富的经验，我们秉承一诺千金的服务理念竭诚为您提供可靠的，真实的，可视化的，有指导意义的数据结果。中翰金诺业务联系方式：浙江地区：于经理 全国地区：陈经理
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