寻找差异表达的基因

 基因表达谱数据

基因表达谱可以用一个矩阵来表示，每一行代表一个基因，每一列代表

一个样本（如图1）。所有基因的表达谱数据在“gene_”文件中存

储，第一列为基因的entrez geneid，第2~61列是疾病样本的表达，第

62~76列是正常样本的表达。

图1 基因表达谱的矩阵表相近 示

 寻找差异表达的基因：

原理介绍：

差异表达分析是目前比较常用的识别疾病相关miRNA以及基因的方

法，目前也有很多差异表达分析的方法，但比较简单也比较常用的是Fold

change方法。它的优点是计算简单直观，缺点是没有考虑到差异表达的统计

显著性；通常以2倍差异为阈值，判断基因是否差异表达。Fold change的计

算公式如下：

Fold_c

即用疾病样本的表达均值除以正常样本的表达均值。

差异表达分析的目的：识别两个条件下表达差异显著的基因，即一个基

因在两个条件中的表达水平，在排除各种偏差后，其差异具有统计学意义。

我们利用一种比较常见的T检验（T-test）方法来寻找差异表达的miRNA。

T检验的主要原理为：对每一个miRNA计算一个T统计量来衡量疾病与正

常情况下miRNA表达的差异，然后根据t分布计算显著性p值来衡量这种

差异的显著性，T统计量计算公式如下：

x

Dia

x

normal

t

miRNA

xx

Dianormal

22

s/ns/n

Dianormal

对于得到的显著性p值，我们需要进行多重检验校正（FDR），比较常用的是BH

方法（Benjamini and Hochberg, 1995）。

Sa,Sa,,Sa

12N

1

Sa,Sa,,Sa

12N

2

t检验泰姬陵简介 (t -test)



G

1

G

2



判断基因在两种不同条件下的表

达差异是否具有显著性

G

M



aaabbb

11121N11121N



12







aaabbb

21222N21222N



12











aaabbb

M1M2MNM1M2MN



12



t

xx

cacontrl

22

s/Ns/N

ca1contrl2

NN

12

x

1,ca



a

1i

i1

N

1

N

1



22

i1i1竹子画图片大全

x

1,contrl



b

1i

i学习记录表 1

N

2

N

2

S(ax)S(bx)

1,ca1,i1,contrl1,i



1,ca1,contrl

t分布

vNN2

12

当自由度为∞时，t分布就是标准正态分布

程序实现：

 基因表达谱数据--- gene_

 Matlab软件实现mRNA差异表达分析：

MATLAB软件安装好之后，双击系统桌面的MATLAB图标，或在开始

菜单的程序选项中选择MATLAB快捷方式，即开始启动MATLAB。初次启

动MATLAB后，将进入MATLAB默认设置的桌面平台。柏花草胶囊 桌面平台包括命令

窗口、历史窗口、当前目录窗口和工作间管理窗口等窗口（如图2）。

图2 matlab窗口简介

工作空间主要包含了目前用户定义的一些变量，用户可以在命令窗口执

行一些特定的命令操作来完成特定的功能。我们首先将工作目录选择到我们

数据存放的硬盘目录下，然后导入要分析的基因表达谱数据，进行差异表达

分析。

在命令窗口输入main_MTDN_end.m程序中的1-21行命令（注意要将程

序中的目录改变到自己数据的存储目录下），即可得到差异表达的基因。这

段程序主要包含两个函数：mattest和mafdr。

mattest函数是进行t检验的，输入的数据为疾病和正常的表达谱数据，

返回每个miR大公鸡喔喔叫儿歌 NA的T统计量和对应的p值。这个参数还可以利用„Permute‟

参数进行随机扰动，'Showhist'参数用来显示T统计量和p什么是多态 值的分布。

mafdr函数是用来计算FDR的函数，可以利用参数来选择计算FDR的方

法，这里我们利用“BHFDR”参数来选择BH方法对p值进行校正，利用

'showplot'参数来显示FDR的图示结果。

结果可以在工作空间窗口中通过双击变量进行查看。

结果展示：

 T-统计量和p值的分布图以及FDR：

图3 T-score，P-values以及FDR的分布

 差异表达mRNA：我们卡的阈值为FDR<0.1； 2倍fold c上善若水的下一句 hange

（ Fold_c>2 or <1/2 ），我们识别了11个下调的mRNA和6个上调的

mRNA。

差异表达基因的层次聚类分析

 mRNA表达谱数据：差异表达17个mRNA的表达数据

 程序实现：

我们接下来利用差异表达mRNA的表达谱进行聚类分析，在命令窗口输

入main_MTDN_end.m程序中的23-30行命令，结果会输出利用差异表达

mRNA聚类分析的结果。这部分主要是利用一个现有的函数clustergram进行

聚类分析，函数的输入数据是差异表达mRNA的表达谱。之后可以利用t

函数对行的符号和列的符号进行设定。



聚类分析结果展示：

