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STEM:基因表达趋势分析工具

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浏览:- 发布日期:2016-05-30 13:37:00【

基因调控网络是一个连续而复杂的动态系统,基因间的调控是随时间、环境变化的动态事件,基因芯片测序技术为研究者提供了较好的认识调控网络的工具。


通过在不同时间点对细胞周期以及特地状态条件下的基因表达进行测定,获得的基因表达数据,即时间序列基因表达数据,包含着丰富的基因调控信息,可以想象位于基因调控网络上游基因的变化,理应处于下游基因的前面。当上游基因(比如转录因子TF)的表达发生变化以后,这种变化会沿着基因调控网络传播,当测量了每个基因在不同时间的表达水平后,就能够从这种时间序列数据中反推得到关于基因调控顺序以及调控对象的重要信息。


一般认为,时间序列基因表达数据与同样大小的静态基因表达数据相比,含有更大的推导基因调控网络的信息量。


从生物学的角度,表达模式相似的基因可能具有共同的特征,比如同时被某种基因调控,或者具有相似的生物功能,或者有共同的细胞起源等。尽管有许多意外的情况存在,大量功能相关的基因的确在相关的一组条件下有非常相似的表达谱,特别是被共同的转录因子调控的基因,或者产物构成同一蛋白复合体,或者参与相同的调控路径。


因此,在具体的应用中,可以根据对相似表达普的基因进行聚类,从聚类中已知功能的基因去推断同类中其他基因的功能。在我们了解了时间序列分析的作用后,下面我们来介绍一款简单且易于操作的时间序列分析软件STEM(Short Time-series Expression Miner)。


STEM由java语言编写而成, 简捷且方便操作, 主要是用于对短时间序列的基因表达数据(少于或等于8个时间点)进行聚类、比较和可视化。STEM允许研究者识别显著性的时间表达谱,精确、直观地筛选出与这些表达谱相关的基因,并比较不同条件下这些基因的表达趋势。通过评价基因表达趋势与样本性状变化的关联程度,分离出与样本变化无关的基因群,提取并醒目标记出主流基因表达趋势,按照由显著性水平由小到大顺序对重要的、主流的基因表达趋势进行排列。


Step1:运行STEM软件,进入图一所示界面,进行设置:

1)导入按照时间梯度设置排序的样本基因表达数据,若设置生物学重复,按照图中指示,按照生物学重复组别,分别导入数据

2)导入基因注释信息文件

3)设置聚类方法、可接受的基因簇最大数目等

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图一

Step2:点击图一所示运行图标,获得如图二所示的表达趋势发生显著性变化的基因聚类图,点击各个cluster,可直观看出对于基因簇的表达趋势情况,如图三

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图二


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图三

Step3:若研究者想了解多组按照时间梯度设计的样本间的基因表达的差异情况,可以点击step2中图一中的Compare按钮,进入图四所示界面,导入数据,设置参数,进行比较,结果见图五。

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图四


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图五


此外,STEM完整地整合了GO数据库,并支持对具有相同的时间表达谱的基因集做GO类别富集分析。STEM还支持对特定GO类别的基因行为进行简易的识别和可视化,识别在这些基因中哪些时间表达谱被富集,可以通过设置图三中与GO分析相关的模块实现。


今天关于时间序列分析软件STEM的介绍就到此为止,欢迎大家继续关注欧易生物后续生物信息软件介绍专题,谢谢!

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