科研动态

趋势显著性分析——Gene Expression Trend Analysis

来源:小博发布时间:2019-06-21

对于按照处理时间、浓度、疾病恶化程度顺序设计的序列实验,为了筛选出随样本顺序变化影响最显著、最主流的基因群,需要对样本的差异基因进行基因表达趋势分析。应用模糊聚类等机器学习方法,计算出随着时间、浓度梯度或恶性程度等变化过程中基因的表达趋势,得到相应的主流表达趋势,其所属基因的表达变化是与时间、浓度或恶性程度具有显著性联系的基因,主流表达趋势所属基因将作为进一步研究的目标基因。(图中彩色部分即是主流趋势,p<0.05)。

Demo:

对其中的主流趋势进一步研究,以#15趋势为例,对参与该趋势的基因进行功能富集分析,预测该趋势类型基因的功能倾向,同时可将该趋势中重要的基因做热图展示,如下图所示:


#15趋势折线图(左);#15趋势基因的显著性功能柱状图(中);#15趋势基因的热图展示(右)
文章案例:本研究首次证明炎症反应和血液高凝状态是由SiNPs和B[a]P在低水平暴露组合引发的。以斑马鱼为模型,研究SiNPs+B[a]P共同暴露比SiNPs、B[a]P单独暴露具有更明显的心血管毒性(共四分组:对照、SiNPs组、B[a]P组、SiNPs+B[a]P组)。通过表达谱芯片检测趋势分析,筛选出符合实验逻辑或自己感兴趣的趋势类型,这篇文章挑选up_down_up表达趋势做进一步研究,也就是在于寻找共同暴露比单独暴露有更明显作用的基因群。 对该表达趋势类型进一步研究,发现SiNPs和B[a]P共暴露显著促炎和促凝血基因的表达。且能够增加磷酸化的AP-1/c-Jun并诱导TF表达。

参考文献: Juncao Duan et al. Inflammatory response and blood hypercoagulable state induced by low level co-exposure with silica nanoparticles and benzo[a]pyrene in zebrafish (Danio rerio) embryos. 2016. Chemosphere.

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