生物信息deg-生物信息的关键技术

本篇文章给大家分享生物信息deg，以及生物信息的关键技术对应的知识点，希望对各位有所帮助。

文章信息一览：

• 1、GEO数据挖掘及差异分析-GSE7476
• 2、差异分析和PPI网路图绘制教程
• 3、欧竑宇个人简历
• 4、[生信基础知识]几种常用的差异表达基因识别方法FC,T检验,SAM...
• 5、GEO数据分析——KEGG基因通路富集
• 6、加上实验立刻上5+

GEO数据挖掘及差异分析-GSE7476

差异分析是研究中关键的环节，旨在识别基因表达量显著变化的基因。在进行差异分析前，首先需要准备两个输入文件。常用的是limma包进行差异分析的三个步骤：lmFit， eBayes， 和topTable。此过程生成差异分析矩阵（nrDEG），重点在于分析logFC和p值以确定哪些基因表达量显著变化。

通过直接检索GEO数据库 访问NCBI-GEO检索页面，选择Series限定为GSE，确保结果的完整性。使用Xiantao的数据集检索工具进行检索，注意结果与GEO数据库可能有差异。增加关键词缩小检索范围，检查数据集设计和分组是否满足研究需求。查看标题、数据集介绍、平台类型、平台号、样本量。

首先，准备好数据。我们使用GEO数据集gse87466，这是一个用于研究炎症性肠病的数据集，包含108个样本，其中21个正常样本，87个溃疡性结肠炎（UC）样本。探针注释已经预先完成，为了便于操作，我已删除了部分探针对应多个symbol的情况。接下来，执行差异分析。

下载GEO矩阵数据标准化数据并对比标准化前后结果下载平台注释文件进行ID转换数据清洗：保留所有样本中表达量最大的探针使用limma包筛选差异基因差异基因可视化：热图、火山图KEGG通路分析、GO分析、GSEA分析在实操过程中，我将一步步引导你从数据下载到分析与可视化。跟着我的操作，你将能够熟练地使用GEO数据库。

接下来，进行LUAD中TCN1的表达差异分析。使用TCGA和GEO数据集，选择“非配对样本”进行分析，输入“TCN1”，点击“确认”以生成结果。继续探索GEO数据集，通过搜索“GSE10072”获取数据，全选样本后添加到样本库。设置分组信息，参考组设为正常组织，实验组设为肿瘤组织。

差异分析和PPI网路图绘制教程

1、生成的PPI网络图可以使用Cytoscape等软件进行进一步分析和可视化。通过调整参数、导入网络节点信息并进行适当调整，研究者可以深入探索基因之间的相互关系和潜在的生物功能。总结来说，理解差异分析和PPI网络图绘制的过程，对生物信息学研究者来说至关重要。

2、使用STRING网站和Cytoscape软件制作精美蛋白互作网络图的步骤如下：STRING网站操作：登录STRING***：访问stringdb.org，界面直观易用。输入蛋白信息：在左侧选择输入选项，通常选择“Multiple proteins”以处理多个蛋白数据。在蛋白输入框中输入基因名，并指定物种为“Homo sapiens”。

3、首先，输入基因列表并选择对应物种后，点击搜索按钮。对于大量差异基因表，网络复杂度高，建议调整参数以优化结果。通常，调整最小所需交互分数至highconfidence或highestconfidence，并隐藏不连接的节点。选择更新后生成符合需求的网络图。分析还包括富集和聚类，根据自身需求进行操作。

欧竑宇个人简历

欧竑宇，男，1***6年3月出生，微生物学教授。在微生物学领域，欧竑宇教授已累积发表SCI研究论文32篇，展现出其在学术研究方面的深厚功底。攻读博士学位时，他师从天津大学张春霆院士，从事微生物学和生物信息学交叉研究。

[生信基础知识]几种常用的差异表达基因识别方法FC,T检验,SAM...

1、差异表达基因（DEG）的识别是生物信息学领域的核心任务之一。目前，广泛应用于生信分析的几种方法包括：FC（Fold Change）算法、t检验以及SAM（Significance Analysis of Microarrays）算法。 FC（Fold Change）算法 FC算法通过比较两种不同实验条件下基因表达水平的倍数变化来识别差异表达。

2、在生信领域，有几种常用的差异表达基因识别方法，包括FC、t检验和SAM。首先，FC（Fold Change）算法通过计算基因在两类样本间的表达水平倍数，当超过预设阈值（如2倍）时，判定为DE基因。

3、差异基因筛选方法 差异基因的筛选有许多方法，包括倍数法、T检验、F检验和SAM等。下面简要介绍GCBI平台上使用的倍数法和SAM法。倍数法适用于没有生物学重复的样本，通过计算基因在两个条件下的表达水平比值，并设定一个阈值来识别差异基因。

GEO数据分析——KEGG基因通路富集

1、在分析阶段，我们分别对上调和下调基因执行富集分析，设定显著性阈值为0.9。然后，我们将结果可视化，通过kegg_plot函数将上调和下调基因的富集路径以条形图的形式呈现，颜***分上调（红色）和下调（蓝色）基因，以直观地展示各通路的差异性。

2、使用R语言进行KEGG通路富集分析的代码如下。预处理步骤包含了数据加载和清洗，富集分析步骤包含了选择合适的KEGG通路，而可视化步骤则帮助研究者更好地理解分析结果。拓展阅读中，深入了解GEO数据挖掘和差异基因表达分析的相关内容，有助于研究者更全面地掌握基因通路富集分析的实践技巧。

3、然后，我们将结果可视化，通过kegg_plot函数以条形图的形式展示上调和下调基因的富集路径，颜***分上调（红色）和下调（蓝色）基因，直观展示各通路的差异性。1 通过KEGG的深入分析，我们能够揭示基因表达差异背后的生物学机制，并为后续实验设计和药物研发提供关键信息。

4、在完成差异基因表达分析后，GEO数据分析的下一步是进行基因通路富集分析。这种分析方法旨在揭示基因表达数据中是否存在特定的生物通路或信号通路的显著聚集，通常依赖于KEGG或Gene Ontology （GO）等基因通路数据库。

加上实验立刻上5+

1、ELISA实验验证了关键铁死亡相关基因的变化，分析了关键基因与临床病理特征的相关性，并通过受试者工作特征（ROC）曲线证实了这些基因的诊断价值。结果：研究团队鉴定出了血液样本中的DEG，并对其进行了GO和KEGG通路的富集分析。

2、具体计分方式为：物理实验操作成绩折算为7分，计入中考总分时，物理笔试成绩63分加上实验操作成绩7分。化学实验操作成绩折算为5分，计入中考总分时，化学笔试成绩45分加上实验操作成绩5分。生物实验操作成绩折算为5分，计入中考总分时，生物笔试成绩45分加上实验操作成绩5分。

3、综上所述，中考生物实验成绩的计算方式为：实验操作考试试卷的10分按照学生得分的百分制计算，其中50%计入总成绩，折合为5分。同时，实验操作成绩在会考成绩中按满分5分来折算。最终，生物科目的成绩由笔试成绩45分加上实验操作成绩5分得出。

4、实验操作成绩5分计入会考成绩。就是物化生将要计入中考总分，理化实验操作具体的考核与计分方式是，物理、化学、生物实验操作考试卷面分值各10分，每科考试时长为5分钟。

关于生物信息deg，以及生物信息的关键技术的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。