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 生物信息學(xué)分析--共表達(dá)分析

 

       共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析（Gene Co-expression Network Analysis)是基于基因間表達(dá)數(shù)據(jù)的相似性而進(jìn)行的網(wǎng)絡(luò)分析，共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)的理念在于通過(guò)基因表達(dá)的相似性分析基因產(chǎn)物可能的相互作用關(guān)系，從而了解基因間相互作用網(wǎng)絡(luò)，尋找起調(diào)控樞紐作用的核心基因（hub gene）。近年來(lái)，共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析在各種疾病研究中的應(yīng)用越發(fā)廣泛[1-3]。

 
 

共表達(dá)分析的具體步驟
 

1、差異基因的篩選
2、差異基因根據(jù)趨勢(shì)分析、相關(guān)性分析的進(jìn)一步篩選
3、構(gòu)建共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)
4、進(jìn)行k-core算法分析選取核心基因

共表達(dá)分析的優(yōu)勢(shì)
 

1、較全面地研究基因間相互作用關(guān)系。
2、各個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)放的基因表達(dá)量數(shù)據(jù)眾多，可免去部分實(shí)驗(yàn)步驟。
3、分析結(jié)果可銜接多種生信分析與實(shí)驗(yàn)（例如： GO及KEGG富集分析， RT-PCR驗(yàn)證）。
4、生成結(jié)果高度可視化，簡(jiǎn)單易懂。
 

 

服務(wù)內(nèi)容
 

1、文獻(xiàn)調(diào)研
2、數(shù)據(jù)獲取與整理
3、統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

趨勢(shì)分析圖例

4、網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建及分析

WGCNA算法網(wǎng)絡(luò)聚類圖例
 

共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)kcore算法分析圖例

 

 5、結(jié)果作圖

（可根據(jù)客戶課題個(gè)性化定制）


 

服務(wù)特色
 

       采用專業(yè)軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析與網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建，且以天河二號(hào)超強(qiáng)大計(jì)算能力為載體，有處理大量數(shù)據(jù)的能力，結(jié)果可靠[4-5]。


 

參考文獻(xiàn)
 

[1] Chen F, Zhu H H, Zhou L F, et al. Genes related to the very early stage of ConA-induced fulminant hepatitis: a gene-chip-based study in a mouse model[J]. BMC Genomics, 2010, 11(1): 240.
 
[2] Chen J, Yu L, Zhang S, et al. Network Analysis-Based Approach for Exploring the Potential Diagnostic Biomarkers of Acute Myocardial Infarction[J]. Frontiers in Physiology, 2016, 7.
 
[3] Miao X, Luo Q, Zhao H, et al. Co-expression analysis and identification of fecundity-related long non-coding RNAs in sheep ovaries[J]. Scientific Reports, 2016, 6.
 
[4] Langfelder P, Horvath S. WGCNA: an R package for weighted correlation network analysis[J]. BMC Bioinformatics, 2008, 9(1): 559.
 
[5] Ernst J, Bar-Joseph Z. STEM: a tool for the analysis of short time series gene expression data[J]. BMC Bioinformatics, 2006, 7(1): 191.
 
 

共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析,共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)分析

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