生殖组学数据挖掘在线视频

那么我们开始第二个问题的解答

其实这个问题中所涉及的组学数据

与上一小节所讲到的大数据有相似之处

都需要再分析再挖掘

有的时候

导师会给你一份基因表达矩阵或者差异基因列表

有的时候呢

导师会把整个结题报告拷给你

建议你要所有测序数据及报告

这样你就可以认真仔细的阅读其中每个细节

借此了解数据的来龙去脉

与基本分析方法过程

不管怎么样

这些数据再分析的思路是一致的

根据组学结果筛选获得差异基因

重点结合富集分析

筛选关键通路

解释你的生物学故事

那么下面我介绍几个非常实用的在线注释与富集分析网站

第一个就是WebGestalt是华人科学家创建的在线分析平台

既能进行ORA分析

也能进行GSEA分析

网络拓扑结构分析NTA

磷酸化分析等

操作简单快捷有专门的的pdf教程

以差异基因的ORA富集分析为例

先选择物种 数据库

把差异基因复制粘贴到这个红色框里

submit即可

结果如右图所示

这是我自己的一份数据

看差异基因主要富集在类固醇合成等通路

鼠标点击类固醇对应的蓝色柱

即可显示对应的差异基因如Cyp51等

第二种分析是GSEA分析

这个的关键也是copy数据进来

红框内需要两列数据

一列是差异基因名字

一列是差异基因权重评分如差异倍数等

Submit之后结果如图所示

上调基因富集见蓝色柱

下调基因富集信息见橙黄色柱

第二个富集分析在线资源为Enrichr

这个数据库可以直接对BED文件进行分析

也可以是差异基因列表

而且这个平台

富集种类超级丰富

如图所示有转录层面 通路层面 疾病 药物等等

第三个平台为metascape

每个月更新一次

它既能进行基因注释还能进行网络富集分析

在红框内输入基因列表

会自动识别基因ID类型

点submit然后选择物种

点击expression analysis即可

结果如图所示

富集通路按富集程度进行排序

可以下载成excel表格文件或者ppt文件

网页内容很丰富

这里仅截取一部分用于展示

下面还有大量网络图

第四个为经典的DAVID数据库

网络上有大量教程

也非常简单

时间关系不在此详细介绍

接下来这个是一个软件

可以安装到自己电脑上的好工具

Cytoscape软件

目前已更新到3.8版本

功能十分强大

软件可以安装大量App

CluegGo就是其中的一个App之一

目前已下载17万次

获得五星级好评

利用这个工具

你可以做出很漂亮的网络图

大家有兴趣可以下载安装学习一下

介绍完基于差异基因的富集分析

我们继续探索基因组学数据分析挖掘的大平台

今天重点介绍networkanayst这个数据库

这个数据库既可以对差异基因进行注释分析

也可以进行多批次数据的meta分析

还可对基因表达矩阵进行重新分析

或者针对进行原始测序数据进行从头再分析

非常强大

我们今天重点介绍基因表达矩阵的再分析

第一步是最关键的一步

就是按格式要求整理数据之后upload data

数据格式是固定的

如问号所提示的一样

重点是表头信息

比如#NAME #CLASS中英文格式等都不要修改

当你处理好数据之后另存为TXT格式

然后选择文件进行上传

如果submit成功会显示这样的界面

继续点击Proceed

就会进入下一步

下一步是质控环节

会出现各种质控的数据与图

比如PCAplot

通过该图我们可以看到两组分类效果较好

接下来为数据标准化环节

参数一般默认即可

也可以尝试按需修改对数据进行各种转换剔除

Submit之后也会得到系列聚类图

如PCAplot变的更聚堆

说明分类效果更好

Proceed之后便是差异基因分析

有三种不同的算法

建议大家都尝试一下

因为三种算法各有千秋

后续差异基因可以取交集

下面分组信息与如何比较就很简单了

选择完点击submit会弹出OK的对话框

然后会出现所有差异基因列表

可以修改差异倍数及P值等

数据可以直接下载

也可以按不同指标排序显示

如图所示

点击基因最后一列这个小图标

可以显示差异基因在两组中的表达图

接下来是基因富集分析

如前所述有两大模块

第一个是基于差异基因的分析ORA分析

火山图等

第二大模块是基于所有基因的全局分析如GSEA分析

点击之后可以获得各种漂亮的图

每个图可以按数据库进行调整配色并导出

根据经验GSEA这种基于全局的基因分析方法

相对能比较真实的反应整体生物学变化过程

因此建议大家学习一下GSEA分析

这个有软件版

网上有大量视频教程

手把手教不难

软件界面很简单准备好几个数据文件

导入即可分析

获得右图所示结果

可以显著提升文章档次

希望大家课后多多尝试

如果大家遇到原始测序数据

如SRA数据库下载的数据

就需要用到Rawdata分析模块

因时间关系在此不过多展开

另外向大家推荐另一个原始测序数据在线分析平台

BioJupies

其上传数据速度较快

效率较高

但是提醒大家一点

设计人的原始数据上传需遵守国家遗传办的相关法律法规

如果大家想深入学习原始数据分析

建议大家掌握测序原理

并考虑掌握一门机器语言如Linux操作指令

在此强烈推荐R语言

既能分析也能作图非常实用

为此给大家推荐一个理想的全面学习生信分析的网站《生信技能树》

其对应微信公众号如图所示

几乎每天都在更新教程

涉及几乎所有组学数据挖掘与分析

另外还有很多教程

可以从简书 知乎 CSDN等网站检索获得

希望各位同学多去探索

相信通过你的探索

你能很好的利用自己手头的数据

获得你按兴趣的基因或通路

讲述自己想讲的故事

下一小节我们重点针对单一基因继续讲解