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表达芯片数据分析实战一:GPL96-线粒体疾病

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发表于 2016-9-5 21:25:19 | 显示全部楼层 |阅读模式
首先需要自己读懂这篇文章:
  • Crimi M, Bordoni A, Menozzi G, Riva L et al. Skeletal muscle gene expression profiling in mitochondrial disorders. FASEB J 2005 May;19(7):866-8. PMID: 15728662

了解作者是如何利用该芯片数据来说明生物学意义的。
是线粒体相关疾病,芯片平台(Affymetrix Human Genome U133A Array)非常常见,很容易就可以把探针对于到基因ID,总共测了15个样本,详细分组详细如下:
group_list=c(rep('normal',3),rep('MELAS',4),rep('PEO',4),rep('mtDNA_deletion',4))
其余的项目介绍,大家可以自己看:http://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE1462
Extremely variable clinic and genetic features characterize Mitochondrial Encephalomyopathy Disorders (MED). Pathogenic mitochondrial DNA (mtDNA) defects can be divided into large-scale rearrangements and single point mutations. Clinical manifestations become evident when a threshold percentage of the total mtDNA is mutated. In some MED, the "mutant load" in an affected tissue is directly related to the severity of the phenotype. However, the clinical phenotype is not simply a direct consequence of the relative abundance of mutated mtDNA. Other factors, such as nuclear background, can contribute to the disease process, resulting in a wide range of phenotypes caused by the same mutation. Using Affymetrix oligonucleotide cDNA microarrays (HG-U133A), we studied the gene expression profile of muscle tissue biopsies obtained from 12 MED patients (4 common 4977-bp deleted mtDNA and 8 A3243G: 4 PEO and 4 MELAS phenotypes) compared with age-matched healthy individuals.
Keywords = mtDNA mutation
Keywords = muscle biopsy
Keywords = human
Keywords = mitochondrial disease
Keywords: other

芯片数据分析的套路很简单,就是下载芯片数据文件,用R包处理成表达矩阵,然后根据分组信息来做差异分析,最后选取合适的显著性的差异基因做一些功能性分析,如果作者有做其它数据,就结合其它数据一起分析。
也可以对表达矩阵做其它的统计学分析来找有意义的功能改变信息,比如GSEA










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 楼主| 发表于 2016-9-5 21:26:26 | 显示全部楼层
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