基因芯片技术利用基因芯片进行差异表达基因分析解析.pptx

基因芯片技术
Gene chip technology
内容提要：
第一节 差异表达基因分析
第二节 聚类分析
第三节 主成分分析
第8章 利用基因芯片进行差异表达基因分析
第一节 差异表达基因分析
单张cDNA芯片差异表达基因
Aerobic 需氧
Anaerobic不需氧
差异表达基因分析
基因表达谱芯片实验的主要目的之一是发现两个样本间差异表达基因。
通常采用基因在实验组和对照组中信号的比值作为衡量基因在两种状态下基因的表达差异。
在双色荧光系统中，用Cy5/Cy3的比值来衡量基因的表达差异，也称表达差异值。
差异表达基因分析
在Affymetrix等短的寡核苷酸芯片中，采用单色荧光标记的方式，实验组和对照组分别用两张芯片进行检测，表达差异值即为两张芯片的信号比值。
噪声和芯片本身的一些因素以及生物学本身的特点给筛选差异表达基因带来了很大的麻烦。
必须设定一个差异表达基因的判定标准。这个筛选的标准就称为差异表达基因的阈值。
如何确定差异表达基因的阈值倍数法
优点：简单、直接。
缺点：没有考虑差异表达的统计显著性。比如，在某个实验中，基因表达水平的变化不大，如果选择判别域值为2倍，则有可能找不到几个差异表达的基因，假阴性率比较高。但如果是主观缩小判断域值，又有可能增大假阳性率。
Z值法
在一张cDNA芯片上一般都点了很多基因，其实这些基因中只有一小部分表达有差异，所以一般都假设表达的比率值满足正态分布。
Z=(X-µ)/σ. |Z|>=
在寡核苷酸芯片中，芯片上的基因在相应实验条件下或相应组织中也只有一小部分基因有表达，可以假定强度满足对数正态分布，同样可以对其作Z变换，使其具有统计意义。
Z值法
缺点：
如果实验体系中没有一条差异表达的基因，Z值法还是会挑选出5％的差异表达基因。这是因为在芯片实验中，总有一些由于背景噪声产生的假阳性点。
如果实际上实验中有大量的基因表达发生改变，Z值法还是机械的找出5％的差异表达基因，丢失了一部分真阳性点。
排秩统计量法
选择一个统计量给基因排秩（研究多，方法多）
为排秩统计量选择一个阈值，在阈值之上的值将被认为是表达差异显著的值