App Chip-02 表达差异分析和聚类 基于高通量数据的计算分析目的是将包括芯片数据和其他基因组注释(例如 生物学过程,biology process)信息,与生物学假设(hypothesis)关联起来, 并应用于癌症的诊断与机制的研究。针对基因芯片表达谱数据使用统计方法对临床属性的差异分析,以及根据表达模式的相似性进行的聚类分析,以及对基因和受测样本分类可以提供亚型识别的有效工具。
针对表达谱(cDNA,mRNA,miRNA) 芯片得到来自多例不同个体样本。这些表达谱提供了每个肿瘤的分子特征。在经历化疗后或者处理后的样本基因共表达趋势可以反映出不同生理状态下的肿瘤样本差异。肿瘤可以通过基因表达谱上的差异来判断区分亚型,从芯片数据筛选出的差异变化的基因用于图示中的聚类分析。 为了优化区分肿瘤内部之间而不是肿瘤之间的差别,从总共差异基因中筛选出的基因集合被定义为内部基因子集(intrinsic" gene subset)。我们赋给每个基因“within-between”得分,该得分衡量每个基因在组内或不在组内对成对相关系数的影响程度来判定是否该基因与肿瘤内部亚型的区分有关,并用留一法(leave-one-out) 进行交叉验证分析(cross-validation analysis)。
更多详情:http://www.biogenius.cn/htm/solution/Biochip/83.html
Big Data , Big Idea !
惠研生物,提供领先的生物大数据解决方案!
- 全基因组测序/外显子组, 转录组等项目共计 完成近万个样本的测序与分析服务
- 累计协助客户发表权威SCI论文总IF超过 160分
- 512核心CPU,1T内存 满足大规模并行的,敏捷的数据分析服务;
- 1PB 数据磁盘阵列保证企业级 测序分析结果存储的安全稳定
官方网站:www.biogenius.cn
咨询热线:400-016-9606 / 180-1908-2932
官方微信: 微信公众平台搜索 “惠研生物”
官方QQ: 1744353207
咨询邮箱: service@biogenius.cn