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      • 公共数据库挖掘必备(2)—芯片差异分析神器

      公共数据库挖掘必备(2)—芯片差异分析神器

      • 发布者 weinfoauthor
      • 分类 未分类
      • 日期 2019年10月16日
      • 评论 0评论

      在上一期的推文中,小编为大家介绍了公共数据库挖掘必备-QTL分析,帮助了一些被GWAS数据困扰,无法对显著的SNP位点功能进行解释的同学们,让他们对自己的研究有了一些新的思路,小编是非常开心的。由于在公共数据库的资源中包含了大量的芯片数据,所以今天小编为大家介绍两款差异分析的软件,基本上可以满足大家对于芯片差异分析的所有要求。这两个软件就是Transcriptome Analysis Console和GeneSpring。

      由于大家对于Gene Expression Omnibus数据库了解很多了(GEO ,https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gds/),我就在此处不多讲了。此外,还有一个很大的表达数据库,是ArrayExpress (https://www.ebi.ac.uk/arrayexpress/),大家如果需要寻找感兴趣的疾病数据,不防来这个数据库里搜索一下,记得要一起下载好芯片的注释文件。小编尝试过,数据还是非常丰富的。

      img

      img

       

       

      A

      Transcriptome Analysis Console

      首先,为大家介绍的差异分析软件是Transcriptome Analysis Console。这款软件是由ThermoFish公司开发,和GeneSpring相比,最大的优点就是完全免费,理论上来说也更加适用于Affymetrix的芯片。这个软件可以处理的数据包括:Gene Arrays, 3‘Expression Arrays, Exon Arrays, miRNA Arrays等。 此处,我们以Affymetrix miRNA 4.0版本的芯片为例。其分析流程如下图所示:

      img

      img

      \1. 首先大家需要注册一个登录账户,并且下载好你将要分析的芯片的注释;

      img

      \2. 将.CEL的芯片数据导入,选择Import CEL Files;

      img

      img

      \3. 在Condition中可以标记样本的不用处理,此处选择Comparison,对于有多种不同亚分组的样本,也可以对样本进行进一步分类;在Summarization中需要选择你所研究的不同物种,我们是小鼠的样本,所以选择Mouse Only;

       

      \4. 在这一步就可以对你的数据进行一个基本的分析了,如PCA, Signal Box Plot, Probe intensities,这些数据可以帮助你对于芯片测序的基本结果有一个大体上的了解;

      img

      imgimgimg

      \5. 点击Run Analysis,就可以得到差异基因,并且生成所需要的图,你所需要做的就是将图和结果导出来就可以了。

      imgimgimg

       

       

       

      B2

      GeneSpring

      对于GeneSpring的强大,小便就不重复了,大量文献中芯片差异分析都是用的这个软件,该软件是由安捷伦公司开发的。此处小编给大家做一个使用的介绍。

      \1. 在导入.CEL文件时,要确定软件是否可以识别你的芯片,如果不行就尝试以下两种办法,1是下载的column中查找,如果还没有就要在公共数据库中下载你的芯片的注释信息,普遍来说,注释信息作者都会和数据一起上传。此处为大家讲解如何自己建立一个注释信息的平台。

      img

      \2. 选择Annotation,Create Technology,Custom from file选项。之后选择物种,并且导入你所要研究的芯片表达信号矩阵和注释矩阵。此处需要注意的是,表达矩阵和注释矩阵需要修改为可以识别的格式。

      imgimg

      imgimg

      \3. Text qualifer选择双引号,数据会将文件自动分开,其余选项默认就可以。之后的标题格式调整也不需要做任何修改。

      img

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      \4. 定义信号行,操作如下图所示。之后是对注释文件的读取,默认参数,一路Next就好。

      img

      img

      \5. 将定义的信息和矩阵的信息对应起来,不同信息类型仔细分类,记得检查它们是一一对应的。

      img

      \6. 此时注释文件平台就搭建好了,现在要做的就是导入你的数据了。点击Project, New Experiment

      img

      \7. 如果你使用的数据是GEO下载的数据,就不需要标准化了。如果是新的数据,还有必要做一次标准化的处理。

       

      \8. 之后就是在Workflow中的Experiment Grouping对样本进行分类,定义CASE/CONTROL,求差异,画图。

      img

       

      相对于GeneSpring来说,Transcriptome Analysis Console有两个优势。第一就是这个软件是免费使用的,下载好注册后就可以使用了;第二就是在软件中就可以下载好芯片注释文件,对于GeneSpring来说,很多的注释文件都需要人工的导入其中,比较繁琐。但是就功能来说,两个软件都是非常强大的。更多的功能还需要你去仔细研究。

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