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共表達網(wǎng)絡分析信息二維碼

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共表達網(wǎng)絡分析
儀器描述/
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 生物信息學分析--共表達分析

 

       共表達網(wǎng)絡分析(Gene Co-expression Network Analysis)是基于基因間表達數(shù)據(jù)的相似性而進行的網(wǎng)絡分析,共表達網(wǎng)絡的理念在于通過基因表達的相似性分析基因產(chǎn)物可能的相互作用關系,從而了解基因間相互作用網(wǎng)絡,尋找起調(diào)控樞紐作用的核心基因(hub gene)。近年來,共表達網(wǎng)絡分析在各種疾病研究中的應用越發(fā)廣泛[1-3]。

 
 

共表達分析的具體步驟
 

1、差異基因的篩選
2、差異基因根據(jù)趨勢分析、相關性分析的進一步篩選
3、構建共表達網(wǎng)絡
4、進行k-core算法分析選取核心基因

 
 

共表達分析的優(yōu)勢
 

1、較全面地研究基因間相互作用關系。
2、各個數(shù)據(jù)庫開放的基因表達量數(shù)據(jù)眾多,可免去部分實驗步驟。
3、分析結果可銜接多種生信分析與實驗(例如: GO及KEGG富集分析, RT-PCR驗證)。
4、生成結果高度可視化,簡單易懂。
 

 

服務內(nèi)容
 

1、文獻調(diào)研
2、數(shù)據(jù)獲取與整理
3、統(tǒng)計學分析

 


趨勢分析圖例

 

 

4、網(wǎng)絡構建及分析

 

WGCNA算法網(wǎng)絡聚類圖例
 

 

共表達網(wǎng)絡kcore算法分析圖例

 

 5、結果作圖

(可根據(jù)客戶課題個性化定制)


 

服務特色
 

       采用專業(yè)軟件進行統(tǒng)計學分析與網(wǎng)絡構建,且以天河二號超強大計算能力為載體,有處理大量數(shù)據(jù)的能力,結果可靠[4-5]。


 

參考文獻
 

[1] Chen F, Zhu H H, Zhou L F, et al. Genes related to the very early stage of ConA-induced fulminant hepatitis: a gene-chip-based study in a mouse model[J]. BMC Genomics, 2010, 11(1): 240.
 
[2] Chen J, Yu L, Zhang S, et al. Network Analysis-Based Approach for Exploring the Potential Diagnostic Biomarkers of Acute Myocardial Infarction[J]. Frontiers in Physiology, 2016, 7.
 
[3] Miao X, Luo Q, Zhao H, et al. Co-expression analysis and identification of fecundity-related long non-coding RNAs in sheep ovaries[J]. Scientific Reports, 2016, 6.
 
[4] Langfelder P, Horvath S. WGCNA: an R package for weighted correlation network analysis[J]. BMC Bioinformatics, 2008, 9(1): 559.
 
[5] Ernst J, Bar-Joseph Z. STEM: a tool for the analysis of short time series gene expression data[J]. BMC Bioinformatics, 2006, 7(1): 191.
 
 


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共表達網(wǎng)絡分析,共表達網(wǎng)絡分析

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