生物信息学分析
一. 基因芯片结果分析
1. 差异表达基因分析 基因芯片数据标准化、上调基因/下调基因、t-检验(P值)、方差分析(F-检验)、基因聚类(Cluster)、热图(Heatmap)、多样本分子标志物聚类(如肿瘤分子标志物聚类分析)。可分析mRNA表达谱、miRNA表达谱和甲基化基因芯片数据表达谱差异。(结果形式:分析表格、红绿热图、Cluster分类树)
2. 基因数据相关性分析 分析内容:基因芯片数据质量控制和分析(结果形式:相关性分析结果表格)
3. GO分析(Gene Ontology) 意义:可以告诉研究者差异基因所调控的生物学功能中哪些是最重要的, 哪些生物学过程需要深入研究,哪些酶的活性需要重点关注等。 分析内容:包含基因芯片内所有差异表达基因的GO功能注释(结果形式:注释表格)和GO功能富集分析图(结果形式:热图Heatmap/聚类Cluster/功能调控图)。
4. Pathway分析及其富集分析 意义:了解差异基因影响的主要信号通路调控机制和重点调控的蛋白。 分析内容:最重要的几个差异基因相关的KEGG代谢通路图、表示通路被调控程度的热图,(结果形式:pathway表格)、Pathway富集分析图(结果形式:热图Heatmap/聚类Cluster ,富集参数表格/KEGG代谢通路图,含研究基因的颜色标记)
富集分析示例:
5. miRNA靶点基因预测 分析内容:预测差异表达miRNA的靶点基因、KEGG pathway (结果形式:注释表格)
6. 甲基化位点分析 分析内容:甲基化位点分布,高甲基化/低甲基化位点分布(结果形式:饼图或柱图)
7. SNP位点分析 分析内容:分析某一细胞信号转导通路机制或某一疾病相关的主要SNP位点。(结果形式:分析表格)
8. 蛋白相互作用和GO/Pathway调控分析
二. 基因组测序序列分析 1. 全基因组序列功能注释 分析内容:预测基因组编码区ORF(CDS)、tRNA、rRNA的起始位点和终止位点和长度,并注释基因功能。(结果形式:分析表格)
2. 全基因组序列拼接 分析内容: 将短的测序序列拼接成一个完整的基因组fasta序列文件。(结果形式:fasta序列文件)
3. 全基因序列功能聚类 分析内容: 将基因组所有基因序列进行功能分类 (结果形式: 饼图,功能分类层次表)
4. 系统发育树/物种进化树/分子进化树构建 分析内容:通过ClustalW进行多基因组序列比对,构建不同物种之间的进化树。(结果形式:进化树图,模式可选)
5. 不同基因组序列KEGG代谢通路分析 分析内容:预测基因组基因的KEGG代谢途径。(结果形式:KEGG图谱)
6. 全基因组CDS编码区分布图(圈图) 分析内容:绘制全基因组基因分布、tRNA分布和rRNA分布图。(结果形式:圈图)
7. 多基因组GO功能差异分析 分析内容:绘制不同物种的基因组GO功能差异图。(结果形式:柱图)
8. SNP位点连锁不平衡分析 9. 共线性和PCoA分析 10. COG功能聚类分析 11. 未知微生物基因组物种预测 12. 已知物种的系统进化顺序
技术咨询客服QQ:1679376072 |