mRNA生物信息学分析服务

mRNA生物信息学分析服务分析思路：

1.差异基因的筛选——TwoClassDif
    在研究实验样本和对照样本差异时，我们把差异表达的基因作为研究对象，进行进一步的研究，由于芯片检测过程中每组仅重复3张芯片，属于小样本数据，利随机方差模型（适合小样本），对实验组与对照组进行比较，计算基因间差异的显著性水平（P-value）和误判率（FDR），从而筛选得到差异表达的基因。

2.TF-Gene-Network
    转录因子与基因启动子区域的特异性结合是基因表达的重要调控方式。TF-Gene-Network通过大批量序列搜索，从107个蛋白质-DNA作用关系中发现目标基因群启动子区域的特异性转录因子，构建转录因子对基因表达的调控网络。TF-Gene-Network还结合网络分析技术，可通过定量化计算从目标基因群中分离出核心调控作用的转录因子，从而发现基因共表达调控的物质基础。

3.信号传递网络——Signal-Net
    利用数据库KEGG中的信号传递通路，以及基因之间的作用关系，取不同处理的差异基因，构建基因的信号转导网络，通过信号转导网络得到基因间的一个相互作用关系，并从网络中筛选出网络的关键节点基因，正是这关键的节点基因的差异表达，导致其下游基因的差异表达，及信号传递的通路的改变，从而表现出相应的样本状态。（说明：网络中的基因间的调控关系是经过KEGG验证）。

4.差异基因的功能分析——GO-Analysis
    Gene Ontology（简称GO）是基因功能国际标准分类体系。根据实验目的筛选差异基因后，研究差异基因在Gene Ontology中的分布状况将阐明实验中样本差异在基因功能上的体现。GO-Analysis对差异基因等按GO分类，并对分类结果进行基于离散分布的显著性分析、误判率分析、富集度分析，得出与实验目的有显著联系的、低误判率的、靶向性的基因功能分类，该分类即导致样本性状差异的最重要的功能差别，其所属基因是进一步验证的重要目标基因。通过该分析有可能找到导致性状变化的重要功能，并且找到该功能所对应的基因。

5.GO-Map  
    以分子功能为研究单元，从全局角度，系统地概括功能间相互作用关系及所属分层关系。GO-Map可以系统地分析GO-Analysis发现的代表样本特性的分子功能间所属关系，可以直观发现样本变化时重要分子功能的协同作用模式，系统理解样本性状变化本质。

6.信号转导通路的显著性分析——Pathway- Analysis
    细胞信号转导通路（Pathway）是多个蛋白质间相互作用，共同调节细胞功能和代谢活动的过程。而Path- Analysis是通过对差异基因按照Pathway的主要公共数据库KEGG和GenMapp来进行分类，对Pathway中的基因进行基于离散分布的显著性分析，得到与实验目的有显著联系的Pathway 分类。该分类即导致样本性状差异的最重要Pathway。

7.Path-Net
    根据KEGG数据库中的Pathway间的相互作用关系，构建显著性Pathway间的作用网络，从系统的角度研究各个信号通路间的信号传导和调控过程，利用图论的方法可以分析确定网络中的核心Pathway。

8.构建基因的调控网络——GeneRelNet
    基因在芯片上的表达信号强度反映了基因间信号传递关系，体现了基因间作用的动力学特点，这些关系与特点也就反映了基因间的作用关系，以及基因间的主次调控变化情况。利用基因-样本矩阵，以此构建基因间相互作用网络。然后，根据网络中各基因的位置函数计算出该基因在网络中的关系强度，即基因的网络特征值。特征值最高的基因处于网络的枢纽地位，起关键性的作用，也就是样本在某个状态下的枢纽基因，正是这主调控的枢纽基因表达调控的变化，导致其他基因间的作用关系的改变和信号转导通路的变化，从而适应环境的变化。我们取显著性功能（或Pathway）中包含的基因在实验组、对照组状态下的表达情况，构建每个状态下的基因作用调控，从网络中得到每个网络的关键基因（调控中心），也就是每个状态下的核心基因；根据每个状态的基因作用网络，得到各自状态下的基因作用关系，比较每个网络的网络结构、关键基因，从中得到相同、不同的机制，反映样本在实验组和对照组中作用机制的差异。由于共表达调控网络是基于芯片的实测表达值运算的结果，故而突破了传统分析中基因注释不齐全的限制，大大增加了研究的创新性。

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