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基迪奥Omicsmart直播课堂:转录组第三课

作者: 来源: 时间:2019-08-16


Omicsmart转录组系列课堂已经来到了第三期。在前两期课堂中(视频地址:
http://www.omicshare.com/class/home/index/series?id=6),我们分别回答了转录组分析中两个基础的问题:(a)定量与差异分析;(b)功能富集分析。在第三期的课堂中,我们将会解析一个更关键的问题:表达趋势分析。

图1.课程安排


前两节课程,主要围绕转录组差异分析面临的相关问题来开展。但在实际的研究中,我们的样本设计可能更为复杂。时间梯度样本的设计(图2a)是最常见的实验设计。对于这种多组时间样本的实验设计,两两差异分析不能很好地全局呈现基因在多个样本中的表达变化规律。这个时候,就需要另外一种分析方法了——基因表达趋势分析。

图2 3个时间梯度样本的典型设计


表达趋势分析(Series Test of Cluster)是一种针对时间梯度的样本进行表达模式分析的方法(图2b)。它主要解决1个关键问题:如何对基因根据其表达模式进行分类,从而保证分类具有生物学意义,且具有可读性。

表达趋势分析,看似是一个非常简单的分析,例如k means的方法就可以对基因根据表达模式进行分类。但k means法的分类结果中,大量趋势相似,模式模棱两可,不易于对基因根据生物学意义进行分类解读。例如:下图,趋势0和1相似,6和7相似,难以区分。多盈娱乐

图3 k means的趋势分析结果


而基迪奥生物在3~5个时间梯度的实验设计中,一直主要推荐使用STEM(Short Time-series Expression Miner)的方法,能很好地弥补K means方法的不足,从而保证分析结果合理,且有更佳的可读性。要了解这个问题,我们必须从最基础的原理上开始理解表达趋势分析。转录组系列课程的第三期,我们将围绕以下几个关键点来展开:


1.表达模式分析的定义和常见方法

a) 介绍相比表达差异分析与维恩图分析,表达趋势分析有哪些优势;

b) 介绍k means方法的原理,并解析该方法的不足;

2.STEM趋势分析的原理与该方法优点

3.STEM分析关键参数与结果解读

理解STEM几个关键参数和结果图形的意义,对使用该软件进行分析非常重要。

4. STEM趋势分析常见问题与解决

5. 利用omicshare/omicsmart平台完成STEM趋势分析


STEM软件本身是为windows系统开发的软件,用户使用该软件进行分析较为低效。基迪奥通过自主开发,通过重写软件将STEM整合到linux系统中,并与基因功能GO/KEGG富集分析整合在一起,从而开发出在线版的STEM分析工具,可以大大提高用户进行STEM分析的效率。

这期的课程,对于对多时间梯度样本不知道如何分析的你,应该是不容错过的课程。

课程时间:10月24日星期三,16:00

课程名称:《表达趋势分析原理、关键参数与分析实操》

讲解人:周老师

直播地址:

Omicsmart转录组用户群(QQ群:867486887


Tips:

对转录组感兴趣的老师和同学可留言咨询,基迪奥会为您量身定制专业的个性化实验分析方案。





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