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時間/濃度序列趨勢分析
通過在不同時間點對細胞周期以及特地狀態條件下的基因表達進行測定,獲得的基因表達數據,即時間序列基因表達數據,包含著豐富的基因調控信息,可以想象位于基因調控網絡上游基因的變化,理應處于下游基因的前面。當上游基因(比如轉錄因子TF)的表達發生變化以后,這種變化會沿著基因調控網絡傳播,當測量了每個基因在不同時間的表達水平后,就能夠從這種時間序列數據中反推獲得關于基因調控順序以及調控對象的重要信息。

在具體的應用中,可以根據相似表達譜的基因進行聚類,從聚類中已知功能的基因去推斷同類中其他基因的功能。通??梢雜檬奔湫蛄蟹治鋈砑TEM(Short Time-series Expression Miner)來尋找在多組樣本中具有某種顯著性變化趨勢的基因集。
用途
基于時間/濃度趨勢變化的實驗設計,挖掘隨著時間變化存在相似的變化趨勢的基因集
前置分析條件
樣本具有時間/濃度序列設計
分析結果
每組趨勢變化的特征集
每組趨勢對應的相關基因
每組趨勢相關基因的GO;Pathway 分析結果
Demo示例

1

Demo結果解讀
上圖顯示的是進行趨勢分析之后,最終將所有基因根據表達趨勢區分為27個不同的變化趨勢基因集 ,
灰色為不顯著趨勢,其他顏色的為顯著性變化的趨勢(上圖為6個顯著性趨勢) ,
顏色相同的趨勢表示這些趨勢之間的相關性大于0.7以上,
每個趨勢中的線條表示該趨勢的平均變化趨勢

2

Demo結果解讀

·  Profiles中顯示的表達趨勢圖,其中Y軸表示變化倍數,X軸對應各個時間點,

綠色粗線表示該趨勢基因集中的平均變化趨勢,其他線條表示該趨勢基因集中各個基因的變化情況

標題中的(0,1,-1,0)表示的是該趨勢基因集中的變化趨勢。
下方的數字可解釋為:
理論上,隨機排列后對應該趨勢的基因預計16個,但是本次實驗,落入該趨勢的基因集共計47個,
所以利用統計檢驗手段計算對應的趨勢顯著性的pvalue=3.4E-10
案例展示
案例一  小鼠舌癌組織中重要基因的發掘與研究
研究背景
口腔黏膜病變,最終導致口腔癌。1990年全球口腔癌死亡人數為84,000人,而2013年增至135,000人。研究表明吸煙,喝酒,嚼檳榔的人患口腔癌的概率是其他人的123%。而口腔癌中30-40%是舌鱗狀細胞癌(SCCs),且SCCs的五年存活率很低。
研究結果與內容
昆明醫科大學第四附屬醫院的老師采集飲用含有致癌藥物水0 week,12 week,28 week時間段的小鼠組織樣本進行芯片檢測和簡化基因組甲基化檢測獲得基因表達和啟動子區域甲基化信息。經STEM分析與差異基因取交集獲得63個舌癌早期發生變化的核心基因。其中,35個基因與人類口腔鱗狀細胞癌相關。驗證7個基因的啟動子區域甲基化情況,還有3個基因在STEM分析中MCC>10,經驗證它們在人類舌癌樣本中高表達。

3

△ STEM分析

4

HDAC2, TBP, EP300 ,CYLD 在HTSCCs、Normal組織、OPL組織中的免疫組化實驗

參考文獻

Hua Liu, Jianjiao Li, Ying Yang, et al. Alterations of 63 hub genes during lingual carcinogenesis in C57BL/6J mice. ScientificRepoRts.2018,8:12626. (IF4.122)


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