表达谱数据分析你嫌慢？有本事让你自己弄！
很多做表达谱分析的童鞋都这样吐槽
前期辛辛苦苦设计好了实验
采集好了样本
交给第三方
却需要经过
漫长
漫长
漫长的等待
才能拿到表达谱分析结果
感觉黄花菜都要凉了呢……
为啥慢？
先让我们看看
别人的文章都要做哪些分析
我们拿一篇基因表达谱文章来看一看吧！
为了寻找与细菌性脑膜炎密切相关的通路和基因以作为治疗药物的靶点，研究者分别提取了正常人和细菌性脑膜炎患者的外周血RNA，进行了基因表达谱差异分析。
首先将差异表达基因绘制火山图和聚类热图。从聚类热图中可以看出正常组织和患 病组织明显分成两个cluster。对差异表达基因进行功能分析。发现显著性最高的功能 为免疫反应和过敏反应等。进行通路分析也鉴定到了抗原呈递和细胞调节等通路。参与抗原呈递通路的上调表达基因大多数属于MHC编码HLA基因—HLA-DR、HLA-DP和HLA-DQ。
这篇文章的分析思路非常典型，简单的说分为：
第一步
研究差异分组中所有差异表达基因并绘制聚类热图，观察差异基因的变化趋势从中寻找符合生物学现象的一类基因簇。
第二步
针对差异基因进行功能注释和通路分析，从中寻找显著性最高及影响生物学现象的功能和通路。
第三步
针对注释到显著性最高及影响生物学现象的基因再近一步分析，期望找到关键基因。
第四步
最好能有qRT-PCR验证。
你要的这些分析内容
我们有朵云都可以帮你搞定
而且只要半小时！
重点来啦！
晶典云将生物信息分析所需流程部署在云端，通过网页登陆的形式直接调用计算资源和分析流程，只需简单几个操作就能提交一个表达谱芯片分析工作流，分析速度更快、操作更简单。
小编利用文章的数据用晶典云重新分析了一遍，小编不仅得到了和文章中类似的图表而且也找到了文章中提到的关键通路和显著差异表达基因。让我们看一下晶典云表达谱芯片完成后的分析结果吧。
相关性分析
计算芯片两两之间的关系系数，在颜色矩阵中定性展示出来。
聚类分析
根据基因在各个样本中的表达量绘制聚类热图，用颜色深浅代表基因表达量高低。
PCA分析
主要通过降维的方法，尽量展示出影响样本关系的最主要的因素。可自行选择绘制二维或三维PCA图。
火山图
通过火山图可展示基因表达水平的总体表达情况。其中，通过该部分可自由调整FC（Fold Change）和p值（p-value）大小，来筛选差异表达基因范围。
功能注释
针对筛选的差异基因与通路、疾病和功能数据库做注释，从中寻找显著的通路和功能进行分析。
GO分析
Pathway分析
晶典云基因表达谱芯片分析工作流
除了基因谱表达分析外，晶典云还可以提供DNA甲基化-基因表达联合分析、FASTA索引、FastQC+NGS QC Toolkit、外显子组测序的分析。
还有SAM、Picard、数据预处理、绘图等工具，都等待着小伙伴们自己解锁咯~
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参考文献
Margit Lill, SulevKoks, UeslSoomets, etal. Peripheralblood RNA gene expression profiling in patients with bacterialmeningitis.frontiers in neuroscience
博奥晶典生物信息部 孟萍 | 文案
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