基因表达谱分析方法

如题所述

第1个回答  2022-06-29
表达谱案例分析
肺癌组织的表达谱分析:选取 2 个肺癌病人( 5T 和 10T)的组织提取总 RNA,进 行分析。
实验目的:为了检测两个病人中表达差异较大的基因, 以便找出两个病人症状差 异的原因,并进行下一步相关的研究。
1、 数据质量的概述
通过严格的质量标准筛选后, 通过率达到 80%,最终得到 500 万左右的 Tag标签。
2、 标签的初步分析统计
两个样品中有 95%的 Tag重复频度超过 1,73%以上的 Tag重复频度超过 50。
3、 表达谱测序饱和度分析
通过对表达谱测序饱和度的分析,通常在表达谱 Tag数目达到 200 万时,测序 Tag接近饱和。因此,通过 Solexa 测序,仅需要 1次试验,就可以得到足够后 续进行表达分析的数据。
4、 样品重复性。
5、 Tag 标签的注释(含 cDNA,预测基因, EST,线粒体基因组,基因组等)
本案例中,人的 2 万 7 千个基因中有 50~60%都被 Tag所覆盖。即一般的基因的 表达量差异被检测出来。 为了提高 Tag同基因关联的可信度, 我们仅仅选取了在 基因序列中唯一定位的 Tag。这部分唯一定位的 Tag占全部 Tag数目的 50%左右。
另外,除去上述用于基因表达量统计的唯一定位 Tag,有大约 20%的 Tag 被定位 到了基因组的未注释区域, 其中大约有 10万个 Tag在基因组上的位置是唯 一的。 利用这些数据我们找到了许多新的转录本和调控区域。 同时发现了若干潜在的两 个样品间显著差异的区域。为后续的实验提供了可靠的研究目标。
6、 参考 Tag标签的统计分析
下表显示的人的参考 Tag 的统计信息,我们可以看到 96.53%的基因都拥有 Tag。 说明 Tag-based 新一代测序技术的方法进行表达谱分析的可行性
7、 基因表达量的分布统计
8、 样本间表达差异基因的相关分析
通过对表达差异基因的统计和分析,我们可以选取样品间表达存在差异的基因, 反馈给用户; 此外一些已经报道可能相关的基因, 是这一部分研究的重点, 通过 表达差异,我们可以推测出相关基因可能发生的变化。针对此例,图 3-3 中 2 个基因是已经报道的在 10T样品中高表达的基因。
9、 样本间表达差异基因的信号通路相关分析
对差异表达基因进行功能分析和信号通路分析。 结合样本性状差异, 鉴定与性状 关联的候选基因,以便通过进一步实验验证。
10、 根据 Tag距离 3’端的位置对 tag 和基因数目进行的统计分析