基因差异表达分析方法

Posted 2023-04-17

参考技术A 问题一：怎么判断差异表达的基因 判断差异表达的基因：

不同基因控制合成的蛋白质不同,蛋白质不同表现的生物性状就不同，从而表达出了差异.

问题二：怎么判断差异表达的基因 真核生物中，从个体的生长、发育、衰老、死亡，到组织的得化、调亡以及细胞对各种生物、理化因子的应答，本质上都涉及基因的选择性表达。高等生物大约有30000个不同的基因，但在生物体内任意8细胞中只有10%的基因的以表达，而这些基因的表达按特定的时间和空间顺序有序地进行着，这种表达的方式即为基因的差异表达。其包括新出现的基因的表达与表达量有差异的基因的表达。生物体表现出的各种特性，主要是由于基因的差异表达引起的。
由于基因的差异表达的变化是调控细胞生命活动过程的核心机制，通过比较同一类细胞在不同生理条件下或在不同生长发育阶段的基因表达差异，可为分析生命活动过程提供重要信息。研究基因差异表达的主要技术有差别杂交（differential hybridization）、扣除（消减）杂交（subtractive hybridization of cDNA，SHD）、mRNA差异显示（mRNA differential display， DD）、抑制消减杂交法（suppression subtractive hybridization，SSH）、代表性差异分析（represential display *** ysis，RDA）、交互扣除RNA差别显示技术（reciprocal subtraction differential RNA display）、基因表达系列分析（serial *** ysis of gene expression，SAGE）、电子消减（electronic subtraction）和DNA微列阵分析（DNA microarray）等。
一、差别杂交与扣除杂交
差别杂交（differential hybridization）又叫差别筛选（differential screening），适用于分离经特殊处理而被诱发表达的mRNA的cDNA克隆。为了增加这种方法的有效性，后来又发展出了扣除杂交（subtractive hybridization）或扣除cDNA克隆（subtractive cDNA cloning），它是通过构建扣除文库（subtractive library）得以实现的。
（一）差别杂交
从本质上讲，差别杂交也是属于核酸杂交的范畴。它特别适用于分离在特定组织中表达的基因、在细胞周期特定阶段表达的基因、受生长因子调节的基因、以及在特定发育阶段表达的或是参与发育调节的基因，同时亦可有效地用来分离经特殊处理而被诱发表达的基因。目前，差别杂交筛选法在克隆基因的分离工作中有着相当广泛的用途。
差别杂交的技术基础十分简单，它不需要任何有关的目的基因的核苷酸序列信息，而重要的是耍拥有两种不同的细胞群体：在一个细胞群体中目的基因正常表达，在另一个细胞群体中目的基因不表达。在这种情况下便可制备到两种不同的mRNA提取物。其一是含有一定比例的目的基因mRNA类型的总mRNA群体，其二是不含有目的基因mRNA类型的总mRNA群体。因此，可以通过这两种总mRNA（或是它们的cDNA拷贝）为探针的平行杂交，对由表达目的基因的细胞总mRNA构建的克隆库进行筛选。当使用存在目的基因的mRNA探针时，所有包含着重组体的菌落都呈阳性反应，在X光底片上呈现黑色斑点，而使用不存在目的基因的mRNA探针时，除了含有目的基因的菌落外，其余的所有菌落都呈阳性反应，在X光底片上呈现黑色斑点。比较这两种底片并对照原平板，便可以挑选出含目的基因的菌落，供作进一步研究使用。
差别杂交筛选技术已被成功地用于分析爪蟾和粘菌的发育问题。这两个应用例子表明，处于不同发育状态或阶段的......>>

问题三：请教关于韦恩图分析差异表达基因的问题 差异表达基因分析是根据表型协变量（分类变量）鉴定组间差异表达，它属于监督性分类的一种。在鉴定差异表达基因以前，一般需要对表达值实施非特异性过滤（在机器学习框架下属于非监督性分类），因为适当的非特异性过滤可以提高差异表达基因的检出率、甚至是功效。R分析差异表达基因的library有很多，但目前运用最广泛的Bioconductor包是limma。
鉴定差异表达基因是表达谱芯片分析pipeline中必须的分析步骤。差异表达基因分析是根据表型协变量（分类变量）鉴定组间差异表达，它属于监督性分类的一种。在鉴定差异表达基因以前，一般需要对表达值实施非特异性过滤（在机器学习框架下属于非监督性分类），因为适当的非特异性过滤可以提高差异表达基因的检出率、甚至是功效。R分析差异表达基因的library有很多，但目前运用最广泛的Bioconductor包是limma。
本专题示例依然来自GEO数据库中检索号为GSE11787 的Affymetrix芯片的数据，数据介绍参阅专题一。
>library(limma)
>design colnames(design) fit contrast.matrix fit fit2 fit2 resultssummary(results)
>vennCounts(results)
>vennDiagram(results)
比较遗憾的是，目前limma自带的venn作图函数不能做超过3维的高维venn图，只能画出3个圆圈的venn图，即只能同时对三个coef进行venn作图。上面的venn图只有一个coef，太简单了。下面是一个由本实验室芯片数据得出的三个coef的venn图例：
>heatDiagram(results,fit2$coef)
红色为control中（与LPS相比）的高表达基因，绿色为control中（与LPS相比）的低表......>>

问题四：有做基因差异表达分析的么 有做基因差异表达分析的
利用基因芯片研究干旱胁迫下玉米基因表达
玉米是全球第一大作物、中国第二大作物，而干旱是影响其产量的重要限制因素。山东大学生命科学院张举仁教授的课题组利用基因芯片技术研究了开花期玉米顶叶干旱胁迫下基因的表达。开花期是玉米需水临界期，对干旱胁迫反应最敏感，此时逢干旱会使产量下降幅度最大。张教授的课题组以开花期玉米为材料，分别对其进行短期和长期的干旱胁迫，采用全基因组芯片研究了顶叶中基因的表达情况。分析的结果表明，有197个基因在短期胁迫下差异表达（53%上调），而在长期胁迫下，则有1009个基因差异表达（32%上调）。分离得到的差异表达基因中约有一半的基因功能未知，其他基因按功能则可分为：代谢相关；细胞信号转导；转录相关；蛋白质合成；细胞防御；细胞运输；亚细胞定位等几大类。分析实验表明，在短期胁迫下上调表达的基因中，约有1/3的已知功能基因属于信号转导功能的分类范畴，参与细胞内不同的信号转导途径，这表明信号转导相关基因在玉米对干旱的早期反应中起重要作用。而在长期干旱条件下，顶叶中大量的代谢相关基因差异表达。
吸烟者肺细胞的基因表达模式有助于肺癌的早期诊断
在全世界癌症患者的死亡率中，肺癌的死亡率位居前列。肺癌高死亡率的主要原因之一是缺乏早期诊断工具。研究人员在3月出版的《自然―医学》中报道：吸烟者肺细胞的基因表达模式也许有助于肺癌的早期诊断。
众所周知，吸烟是肺癌的风险因子，因此吸烟者被认为是肺癌的高风险人群。吸烟者的正常上皮细胞的基因表达模型是否可用于肺癌存在状态的一种生物标志呢？AvrumSpira和同事进行了这一研究。在预测患者是否会向癌症发展时，他们研究的生物标志的准确率达到90%。当与其他历史数据结合在一起，准确率可增加到95%。

问题五：怎么判断差异表达的基因 细胞分化就是基因表达差异,同一个体各个细胞内的基因是相同的,但它们的形态结构和功能不同,就是基因选择性表达的结果,造成基因差异

问题六：如何从转录组数据找出差异表达基因 转录本是一个基因序列通过一种剪切后所得的能RNA.以前说转录本都是说表达蛋白的.现在LncRNA的研究多了,也说是一个转录本了.还有没有参考基因组序列的,一般是不可能去GO功能注释的.因为去功能注释的时候要有一个背景.

问题七：如何分析差异表达基因的ma-plot图 差异表达基因分析是根据表型协变量（分类变量）鉴定组间差异表达，它属于监督性分类的一种。在鉴定差异表达基因以前，一般需要对表达值实施非特异性过滤（在机器学习框架下属于非监督性分类），因为适当的非特异性过滤可以提高差异表达基因的检出率、甚至是功效。R分析差异表达基因的library有很多，但目前运用最广泛的Bioconductor包是limma。
鉴定差异表达基因是表达谱芯片分析pipeline中必须的分析步骤。差异表达基因分析是根据表型协变量（分类变量）鉴定组间差异表达，它属于监督性分类的一种。在鉴定差异表达基因以前，一般需要对表达值实施非特异性过滤（在机器学习框架下属于非监督性分类），因为适当的非特异性过滤可以提高差异表达基因的检出率、甚至是功效。R分析差异表达基因的library有很多，但目前运用最广泛的Bioconductor包是limma。

问题八：求助基因差异表达结果分析 是不是误差造成的，可以做一次重复看一下差异是否真的是不明显。也或许在你说的那个浓度，你所检测的基因表达不敏感，是一个临界浓度？ 我只是推测的。仅供参考。

R语言DESeq2基因差异表达分析

参考技术A

经过表达定量后，我们已经得到了基因的表达量矩阵，差异表达分析通常是RNA-seq分析的第一步。

差异基因表达分析通常都是在R中，常用的有DESeq2，edgeR，limma等几种，这次主要介绍用DESeq2来进行差异表达分析。

需要准备的数据：基因表达定量矩阵（counts）及分组文件

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