基因表达的主成分分析图怎么分析

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基因表达的主成分分析图怎么分析

基因表达数据分析

主成分分析（ Princ ipal Component Analysis , PCA ）是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。给定 n 个变量的 m 个观察值，形成一个 n ′ m 的数据矩阵， n 通常比较大。对于一个由多个变量描述的复杂事物，人们难以认识，那么是否可以抓住事物主要方面进行重点分析呢如果事物的主要方面刚好体现在几个主要变量上，我们只需要将这几个变量分离出来，进行详细分析。但是，在一般情况下，并不能直接找出这样的关键变量。这时我们可以用原有变量的线性组合来表示事物的主要方面， PCA 就是这样一种分析方法。PCA 的目标是寻找 r ( r

降到

。

在进行基因表达数据分析时，一个重要问题是确定每个实验数据是否是独立的，如果每次实验数据之间不是独立的，则会影响基因表达数据分析结果的准确性。对于利用基因芯片所检测到的基因表达数据，如果用 PCA 方法进行分析，可以将各个基因作为变量，也可以将实验条件作为变量。当将基因作为变量时，通过分析确定一组“主要基因元素”，它们能够很好地说明基因的特征，解释实验现象；当将实验条件作为变量时，通过分析确定一组“主要实验因素”，它们能够很好地刻画实验条件的特征，解释基因的行为。下面着重考虑以实验条件作为变量的 PCA 分析方法。假设将数据的维数从 R N 降到 R 3 ，具体的 PCA 分析步骤如下：

(1) 第一步计算矩阵 X 的样本的协方差矩阵 S :

(2) 第二步计算协方差矩阵S的本征向量 e1,e2，…，eN的本征值

, i = 1,2，…，N 。本征值按大到小排序：

; (3)第三步投影数据到本征矢张成的空间之中，这些本征矢相应的本征值为

。现在数据可以在三维空间中展示为云状的点集。

对于 PCA ，确定新变量的个数 r 是一个两难的问题。我们的目标是减小 r ，如果 r 小，则数据的维数低，便于分析，同时也降低了噪声，但可能丢失一些有用的信息。究竟如何确定 r 呢这需要进一步分析每个主元素对信息的贡献。

令

代表第 i 个特征值，定义第 i 个主元素的贡献率为：

(8-45)

前 r 个主成分的累计贡献率为：

(8-46)

贡献率表示所定义的主成分在整个数据分析中承担的主要意义占多大的比重，当取前 r 个主成分来代替原来全部变量时，累计贡献率的大小反应了这种取代的可靠性，累计贡献率越大，可靠性越大；反之，则可靠性越小。一般要求累计贡献率达到 70% 以上。

经过 PCA 分析，一个多变量的复杂问题被简化为低维空间的简单问题。可以利用这种简化方法进行作图，形象地表示和分析复杂问题。在分析基因表达数据时，可以针对基因作图，也可以针对实验条件作图。前者称为 Q 分析，后者称为 R 分析。

表 8.1 是对酵母 6000 多个基因在 7 个时间点表达数据的 PCA 分析结果，每列数据代表主元素的系数。从表中可以看出，前两个主元素反应了 90% 以上（ 76.9%+13.5% ）的变化，而前三个主元素反应了 95% 以上的变化，因此取前两个主元素即可。图 8.6 是对 7 个特征值的图示。

图 8.7 是前三个主元素系数变化图。第 1 个主元素代表各个基因表达加权平均，除第 1 个时间点外，其它所有系数都为正值（见图 8.7(a) ）。如果某个基因对应此主元素的值为较大的正数，则基因表达上调，如果此主元素的值为较大的负数，则基因表达下调。第 2 个主元素表示在时间序贯中基因表达的变化，除第 1 个时间点外，其它系数逐个增大（见图 8.7(b) ）。如果某个基因的表达量随时间不断增加，则此主元素的值为正；如果表达量随时间不断减小，则此主元素的值为负。第 3 个主元素系数变化曲线为抛物线形（见图 8.7(c) )。

哪位了解基因芯片分析的理论与方法

基因芯片（Gene chip）技术是指通过微阵列（Microarray）技术将高密度DNA片段阵列通过高速机器人或原位合成方式以一定的顺序或排列方式使其附着在如玻璃片等固相表面，以荧光标记的DNA探针，借助碱基互补杂交原理，进行大量的基因表达及监测等方面研究的技术。基因芯片分析的主要步骤 cDNA基因芯片分析的主要步骤 cDNA芯片分析的主要步骤基因表达实际上是细胞、组织、器官受遗传和环境影响的结果。一个基因的转录和表达由细胞的生化状态所决定，在一个基因的转录过程中，一组转录因子作用于该基因的启动子区域，控制该基因转录，而这些转录因子本身又是.....

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地中海贫血基因分析全套化验过程需多少

因为基因检查都是要做生物培养的，培养需要一段时间，所以花的时间自然比较久。15天很正常。地中海贫血（地贫）相关的实验室检查主要有以下几项：①红细胞脆性试验。②血常规（也叫血细胞分析）。③血红蛋白电泳、血红蛋白A2定量测定和血红蛋白F定量测定。 ④肽链分析。⑤地贫基因分析。地贫的实验室检查下面做简单介绍：

1、红细胞脆性试验：方法简便，易开展，但准确性不高，地贫大多会异常，但轻型地贫和静止型地贫基因携带者可能会正常。此项检查只能提示地贫，不能诊断。

2、血常规（也叫血细胞分析）：县一级的医院都有自动血细胞血析仪，非常容易做，费用也不高，可完全替代做红细胞脆性试验，准确性高于红细胞脆性试验，平均人们到医院体检或看一般的病都会做此项检查，主要看其中的平均红细胞体积（英文缩写为MCV）和平均红细胞血红蛋白含量（英文缩写为MCH），各型地贫MCV和/或MCH均会降低，但静止型地贫基因携带者可能会正常。重型、中间型和轻型地贫可同时有血红蛋白（英文缩写为Hb）的下降。此项只能提示地贫，不能诊断。

3、血红蛋白电泳、血红蛋白A2定量测定和血红蛋白F定量测定：重型和中间型地贫（α和β）做此项可明确诊断，轻型β地贫和静止型β地贫基因携带者做此项大多也可诊断，少数人员不能诊断。轻型α地贫和静止型α地贫基因携带者做此项不能诊断，少数可有提示作用。此项检查所用设备差别极大，用pH8。6醋纤膜法做所用设备仅数千元，用国产全自动电泳仪做设备约10万元，用进口全自动电泳仪做设备约20万，用国际地贫协会推荐使用的美国产血红蛋白自动分析仪做设备约40万元，设备不同当然准确性也不同。

4、zeta链检测：临床上主要用于轻型α地贫的诊断，过去常用，但由于其在实验中要用到剧毒试剂，对检验员有伤害，对环境污染也较大，现改用酶标法做，准确性也比以前高，但要整批做比较好，zeta链阳性就可明确诊断为轻型α地贫（东南亚缺失型）。

5、地贫基因分析：基因分析可代替上述所有检测，但因设备、实验室、技术人员的要求均较高，一般医院难以开展。卫生部对基因实验室有特别的要求，技术人员要经专门的培训才能上岗。检测费用也较高，目前收费约为α地贫和β地贫基因各210元。目前的地贫基因分析可查出我国常见的17种β地贫基因突变和3种常见的α地贫基因缺失，少数医院还增加检测常见的5种α地贫基因突变，其它少见类型的突变暂不能在常规地贫基因检测中查出。

怎样用david数据库进行基因功能分析

1. Pathway功能分析及显著性判断

2. 对差异表达基因进行Pathway功能分析，并计算Pvalue进行显著性判断，Pvalue越小，表明该pathway变化越显著，并可对每条Pathway通路图进行展示，同时在相应的位置标注差异表达基因。

3. 2. Pathway中基因相关性分析

4. 根据每两个基因共出现在同一pathway中的次数统计，绘制基因共相关点线图，进而得到不同pathway上基因的关联情况。在分析工具上点击“cell differentiation”，在“Term Information”中描述了细胞分化术语的基本信息，包括树形及与父结点、子节点关系。

5. 对于未知基因名的序列，可以用序列直接检索GO数据库。点击AmiGO首页上方的“BLAST”，进入检索界面。在检索框输入氨基酸或核酸序列或上传序列文件，检索工具能自动识别并相应地选择BLASTP或BLASTX来与数据库中的序列进行比对。以大肠杆菌DNA聚合酶Ⅱ基因polB为例，“High Scoring Gene Products”栏内显示基因产物的名称、物种信息、p值。