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敏芯科技为您提供全面专业的miRNA芯片分析服务，包括差异miRNA筛选、聚类分析、靶基因预测、转录因子预测、miRNA与靶基因互作网络等分析
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MicroRNA芯片数据分析方案
一、差异microRNA筛选
首先对原始数据进行预处理，信号值去除背景，然后进行中值归一化。均值倍数大于2且t-test p<0.05的被认为是差异表达microRNA。
二、层次聚类分析
经过对原始数据进行预处理、均一化后，筛选出来的差异表达microRNA表达值进行microRNA和样本双向聚类分析。
三、microRNA的功能、基因座分类
有一些MicroRNA在基因组中成簇（cluster）分布。这些microRNA同步转录。由于转录后成熟过程的调节各异，因此成簇的microRNA成熟体的表达量略有不同。通过对成簇microRNA的分析，可以在cluster的水平考察microRNA的差异表达情况。
四、 microRNA靶基因预测
MicroRNA结合在靶基因的3’ UTR，下调靶基因（主要是蛋白水平）。我们自己开发了基于targetscan预测算法平台，可以对一些网上数据库没有提供预测的物种的microRNA靶基因进行预测服务。或是已有物种的非3’UTR(如5’UTR)区域进行预测。
4.1、非编码区靶位点预测
非编码区靶基因预测由miRanda等多个软件分别进行预测,对于有些无法对应的microRNA，则参考了miRGator软件。我们一般取几种软件（PicTar、Target-Scan、miRanda等）预测结果的交集，即overlap部分。
4.2、编码区靶基因预测
编码区也是microRNA的结合位点，很多文章有报道。
预测流程：
（1） 提取编码区序列
（2） 多物种比对，寻找保守区段
（3） 下载miRanda和TargetScan软件进行靶位点预测
（4） 整理保守的靶位点，并进行统计分析。
五、microRNA转录因子结合位点分析
该项目用于研究MicroRNA的自我调控机制。对于差异表达microRNA，一般提取转录起始位点上游4500bp，下游500bp，通过PWM等算法来寻找转录因子的结合位点。
六、microRNA与转录因子调控网络分析
对于一些转录因子，本身可以结合在microRNA的启动子区域，调控microRNA。而该microRNA同时又可能也结合在转录因子的3’ UTR下调该转录因子。这本身就是一个网络。方法是靶基因预测与启动子分析进行综合分析。
七、microRNA与靶基因网络构建
我们通过整合microRNA与靶基因之间的调控， microRNA靶基因之间的蛋白-蛋白相互作用。该网络的构建，可以在全局的水平上直观的反应基因之间的相互关系，同时反映了基因调控网络的稳定性。网
八、靶基因Gene Ontology分析
在基因表达谱分析中，GO常用于提供基因功能分类标签和基因功能研究的背景知识。利用GO的知识体系和结构特点，旨在发掘与基因差异表达现象关联的单个特征基因功能类或多个特征功能类的组合。
九、靶基因pathway分析
我们将靶基因基因使用GenMAPP v2.1向KEGG pathway数据库映射，并统计基因在每个pathway中的富集程度（enrichment p-value）：
十、差异microRNA调解效应评分分析
同时结合microRNA芯片数据和cDNA表达谱芯片数据进行microRNA的调解效应评分分析（RE-scores）。
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