芯片数据的基本处理和分析ppt课件.ppt

实习三 芯片数据的基本处理和分析 1 课程内容 基因组学 转录物组学 蛋白质组学 系统生物学 2 芯片数据分析的一般流程 芯片杂交实验 芯片数据采集 读取扫描图 数据基本处理数据提交公共数据库数据生物信息学分析 3 实习内容 TIGRTM4软件的介绍和使用GenMAPP软件的介绍和使用GEO数据库的介绍 4 Cy3 Cy5 Cy5 cDNA Cy3 cDNA RT RT cDNAarray 样本mRNA 对照mRNA TIF扫描图 常见的双通道 dualchannel 实验流程 对照基因 referencegene 绿色荧光标记 G 样本基因 samplegene 红色荧光标记 R 5 区块 block 6 非饱和区域 饱和区域 信号杂交的一些概念 背景 探针区域 7 ApackageofOpenSourcesoftwareprogramsforMicroarrayanalysis 芯片数据采集 读取扫描图 数据基本处理 存储整理芯片数据 数据库 芯片数据分析结果的图形显示 http www tm4 org TIGRTM4 8 GenePix格式 gpr 9 Agilent格式 txt 10 MEV文件 MEV格式的芯片数据 11 ExpressConverter 芯片数据的格式转换 下载地址 http www tm4 org programs ExprConvt2 1 zip 下载后 解压安装即可 开始 所有程序 处打开 需要先安装Java Java下载地址 12 ExpressConverter主界面 13 ExpressConverter使用方法 选择 InputFormat GenPix 指定输入的文件格式 选择 File Selectinputfiles 选定一个或多个需要转换的文件 选择 File Startconverting 格式开始转换 待状态栏显示 Convertingissuccessful 后 格式转换完成 此时在原genepix存放的文件夹中会出现文件名相同但扩展名不同的 mev和 ann的文件 14 input output 15 程序运行前 程序运行结果 16 MEV文件 MEV格式的芯片数据 17 MEV注释文件 后缀名为 ann 18 课堂练习 使用ExpressConverter将testdata gpr转换成testdata mev和testdata ann 用记事本查看testdata gpr testdata mev和testdata ann ExpressConverter快捷方式 开始 所有程序 testdata gpr C ProgramFiles ExpressConverter samples 19 MIDAS 数据基本处理 下载地址是 http www tm4 org midas html此程序不用安装下载后解压就可以使用 需要先安装Java 进入文件夹 双击打开Midas bat文件 会出现后台运行窗口和图形界面窗口 20 低质量数据过滤 根据Flag过滤根据信号和背景值过滤 21 MEV文件 MEV格式的芯片数据 22 FlagsinMevfile A 0non saturatedpixelsinthespotB 0 50non saturatedpixelsinthespotC 50ormorenon saturatedpixelsinthespotX spotisrejected duetospotshapeandintensityrelativetobackgroundY backgroundishigherthanspotintensityZ spotnotdetectedbySpotfinder good 23 由于样本差异 荧光标记效率和检出率的不平衡等因素 需对cy3和cy5的原始提取信号进行均衡和修正才能进一步分析实验数据 Normalization正是基于此种目的 芯片内的数据标准化 Normalization 24 MIDAS可选的数据处理方法 标准化处理方法 TotalIntensitynormalization 低质量数据过滤方法 Invalid intensitychecking LOWESS Locfit normalization Iterativelinearregressionnormalization Iterativelogmeancenteringnormalization RatioStatisticsnormalization Lowintensityfilter Standarddeviationregularization Sliceanalysis non statistical In slidereplicatesanalysis Flip dyeconsistencychecking RatioStatisticsconfidenceintervalchecking Signal Noisechecking Cross file trim SpotQCflagchecking MA ANOVA Cross slidereplicatest test statistical Cross slideone classSAM statistical 差异表达基因识别方法 25 芯片内的数据标准化 Normalization A A MAplot Inmanymicroarraygeneexpressionexperiments thegeneralassumptionisthatmostofthegeneswouldnotseeanychangeintheirexpression Thereforethemajorityofthepointsontheyaxis M wouldbelocatedat0 sincelog 1 is0 M log2 R G A log2 R G 26 区块间均一化处理 27 用MIDAS处理单张双色芯片的基本流程 芯片数据的读入 低质量数据的过滤 标准化 包括区块间的均一化 结果文件的输出 28 MIDAS程序主界面 可选的数据处理步骤 数据分析流程设计 各个处理步骤的相应参数 程序运行状况显示 29 Step1 芯片数据的读入 30 Step2 低质量数据的过滤 31 Step3 标准化 包括区块间的均一化 32 Step4 结果文件的输出 33 34 MIDAS统计作图 MIDASInvestigation窗口查看 log ratioshistogram his Boxplot box Intensityplot ity R I prc Intensityplot lty 35 课堂练习 使用MIDAS处理testdata mev 并查看结果文件 MIDAS程序位置 C zcni shiyan3 MIDAS2 19 双击Midas bat打开程序 输入文件testdata mev由ExpressConverter产生 在C ProgramFiles ExpressConverter Samples 36 芯片数据聚类分析和差异表达基因筛选 基因表达研究中通常假设表达水平相似的基因可能参与相同或相似的生物学过程 因而它们具有相似的基因表达谱 例 在临床或诊断学等领域中 为研究某些疾病的发生机制 通常对正常组织和肿瘤组织细胞间的基因表达情况作比较分析 从中筛选出具有显著差异的表达基因 37 下载地址 http www tm4 org mev html 此程序不用安装下载后解压就可以使用 需要先安装Java 进入软件所在的文件夹 免安装 双击打开TMEV bat文件 会出现后台运行窗口和图形界面窗口 38 MeV4 6 2支持的文件格式 MIDASMEV TAV格式表格格式GEO格式Affymetrix格式GPR格式Agilent格式 39 MeV4 6 2程序主界面 常用工具栏 导航栏 结果界面 40 芯片数据聚类分析和差异表达基因筛选 1表格格式数据的读入与转化2系统聚类法对基因和样本聚类3使用SAM significanceanalysisformicroarrays 查找差异表达基因 41 1表格格式数据的读入与转化 1选择 File LoadData 弹出导入数据对话框 42 43 44 数据起始位置 45 不同颜色表示相对表达量 样本名 基因名 HeatmapView 46 2系统聚类法对基因和样本聚类 47 聚类分析结果图 48 存储和注释感兴趣的分类 单击鼠标左键选中目标分类使其高亮化 右键选择菜单中的StoreCluster 并设置注释的名称和颜色等信息 49 50 3使用SAM查找差异表达基因 51 不同实验类型 样本分组 52 53 SAM结果 ExpressionImages 54 SAM结果 CentroidGraphs 55 SAM结果 ExpressionGraphs 56 SAM结果 TableViews 57 课堂练习 使用MeV处理TDMS format sample txt 并查看结果文件 MEV程序位置 C zcni shiyan3 MeV 4 6 双击TMEV bat打开程序 输入文件TDMS format sample txt位于 C zcni shiyan3 MeV 4 3 data 58 GenMAPP一款将芯片数据和代谢途径结合起来的图形化显示工具 59 WhyPathwayAnalysis IntuitivetoBiologistsProvideabiologicalcontextforresultsMoreefficientthansearchingdatabasesgene by geneIntuitivedatadisplayforsharingdataComputationonPathwayContentAnalyzeover representationofchangedgenesonpathwaysandontologiesGenerateandcomparepathwaysignaturesbetweenmodels 60 下载地址 http www genmapp org 双击安装文件安装GenMAPP 打开GenMAPP程序 从菜单 Data DownloadDatafromGenMAPP org 下载自己感兴趣物种的MAPP文件和GeneDatabase GenMAPP安装和更新 61 GenMAPP基本概念 MAPP 描述了模式生物的代谢途径图 目前MAPP数据库中包含了人 H sapiens 小鼠 M musculus 大鼠 R norvegicus 酵母 S cerevisiae 线虫 C elegans 狗 C familiaris 鸡 G gallus 牛 B taurus 果蝇 D melanogaster 和斑马鱼 D rerio 等模式生物 62 SupportedSpecies FruitflyHumanMouseRatWormYeastZebrafishChickenDogCowMosquitoByrequest AnyEnsemblspeciesDatabasesbyothergroups FissionyeastE coliSoon Arabidopsis 63 心肌炎患者数据 脂肪酸降解途径 64 GenMAPP基本概念 Genedatabase 包含了上述物种所含基因的注释及其基因标识号 ID 对于每个基因 GeneDatabase会建立它在各个geneIDsystem中的对应关系 比如 Trp53基因在MGI 小鼠基因组数据库 中的标识号为MGI 98834 而在UniGene数据库中标识号为Mm 222 在Ensembl数据库中标识号为ENSMUSG00000059552 65 66 Step1 打开 GenMAPP2 程序 选择菜单 Data ChooseGeneDatabase 按照实验物种选择合适的基因库 67 Step2 从菜单 File Open 打开相应的MAPP文件 68 Step3 从菜单 Data ChooseExpressionDataset 打开表达量文件 gex 并选择相应的颜色集 69 Step4 点击感兴趣的基因查看注释 70 如何制作 gex表达量文件 将芯片数据用Excel按一定格式整理 71 2 将Excel另存为文本文件 txt后缀名或csv后缀名 可在Data菜单 ExpressionDatasets Newdataset 导入该文本文件 此时 程序会向用户提问文件中的数据是数值型还是文本型 对文本文件要在图示框中选勾 点击 OK 即可 一般ControlAverage TreatedAverage FoldChange和p value为数值型 其他为文本型 72 如何制作颜色集 colorset 在菜单 Data ExpressionDatasetManager 界面下从菜单 Colorsets new 新定义一个颜色集 73 课堂练习 在 开始 所有程序 处打开GenMAPP2程序 GeneDatabase文件位置 C GenMAPP2Data GeneDatabases MAPP文件位置 C GenMAPP2Data MAPPs 芯片表达量文件位置 C GenMAPP2Data ExpressionDatasets 74 芯片数据库介绍 75 常用的芯片数据库 NCBIGEO http www ncbi nlm nih gov geo EBIArrayExpress http www ebi ac uk microarray as aer ae main 0 StanfordMicroarrayDatabase http genome www5 stanford edu UCSCM