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生物信息

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GEO芯片数据下载,矩阵提取,差异基因分析,差异miRNA分析,miRNA靶基因预测,GO、KEGG功能,蛋白互作网络构建 [精华]

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楼主 bio_wolf
bio_wolf
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这个帖子发布于3年零314天前,其中的信息可能已发生改变或有所发展。

一、芯片差异基因分析

1. 芯片数据收集

在 NCBI GEO数据库下载 。

2、做差异分析

使用limma R包计算正常组织和病组织的差异表达情况

3、绘制火山图

4、绘制热图

使用pheatmap R包对差异基因进行聚类分析

5、差异基因GO分析

使用DAVID对差异基因进行GO功能富集分析


6、KEGG通路富集分析

使用DAVID对差异基因进行KEGG功能富集分析

7、蛋白互作网络

使用 String在线工具对得到的差异表达基因进行蛋白质与蛋白质相互作用关系的构建

8、子网络

使用 cytoscape 软件的 MCODE[9]插件,获得网络的重要模块。

9、每个子网络的GO分析

使用DAVID对每个子网络差异基因进行GO功能富集分析

二、miRNA靶基因分析

1. 芯片数据收集

在 NCBI GEO数据库下载 。

2. 数据预处理及差异分析

使用limma R包计算差异miRNA情况

3、靶基因预测

对差异表达 miRNA 进行靶基因预测分析。

4、miRNA-gene调控网络

使用 cytoscape 软件进行miRNA-gene 调控网络图构建。

5、miRNA靶基因GO功能分析

使用DAVID对差异miRNA靶基因基因进行GO功能富集分析

6、miRNA靶基因KEGG通路富集分析

三、差异基因与miRNA靶基因联合分析

差异基因与miRNA靶基因做交集,得到基因芯片和miRNA芯片预测的靶基因的交集基因

本文内容为分析思路,原创,引用或转载请联系作者,谢谢!

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2017-03-12 21:54 浏览 : 126082 回复 : 175
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dxy_zpa7lkge 编辑于 2017-05-25 16:42
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sisigreen
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赞,能否突出难点和关键步骤?

2017-03-13 08:20
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楼主 bio_wolf
bio_wolf
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谢谢提出宝贵意见,后期会陆续更新

2017-03-13 09:58
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我是小辰子
我是小辰子
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我其实一直在想,不管是预测的结果还是什么,前提都是芯片高通量的结果,实验验证部分应该是至关重要的吧??不然结果可靠么?

2017-03-13 10:11
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