老师们在分析实验结果时是否会有如下需求和疑问：
1、 哪些基因/蛋白是随时间或按梯度变化而发生显著变化的？
2、 哪些基因/蛋白集合具有相同变化趋势？
3、 怎样在一张图展示所有基因的趋势？
本期小编将带您使用欧易趋势分析工具（https://cloud.oebiotech.cn/task/detail/stem/），进行快速的查看基因/蛋白的表达变化趋势。
目录
一、趋势分析简介
二、趋势分析操作步骤
三、趋势分析结果查看
一、趋势分析简介
趋势分析工具使用STEM[1]（Short Time-series Expression Miner）软件进行趋势分析，通过计算基因在不同时间点变化趋势的相似性，最终衡量基因属于哪一个趋势，同时利用超几何分布算法计算每个趋势的P值。趋势分析在生物学研究常用于寻找随着时间或药物浓度变化而出现呈现一定趋势显著变化的基因或蛋白。
二、趋势分析操作步骤
Step1 上传数据
输入数据样式：
小提示：趋势分析一般不使用所有基因，推荐使用差异基因或多组的差异并集基因数据进行分析
Step2 设置参数
1.选择对应数据类型
2.设置使用FC过滤标准
如已使用差异或差异并集数据可设置为0，如使用所有数据可通过该参数进行过滤部分基因， 该参数会对任意两个时间点之间低于该FC阈值的基因进行过滤。
Step3 运行分析
点击“提交”后运行，等待几分钟后就可以看到运行结果了。
三、趋势分析结果查看
分析结果文件结构图
提示：
每个显著的模块表格（*_Profile_*.xls）内的基因可以使用在线富集分析工具（https://cloud.oebiotech.cn/task/detail/array_enrichment/）进行GO和KEGG功能注释。
如果ID是miRNA可以使用靶基因预测工具（https://cloud.oebiotech.cn/task/detail/array-findtarget/）预测其靶基因。
显著趋势模块图
总趋势模块图
引用
[1] J. Ernst, Z. Bar-Joseph. STEM: a tool for the analysis of short time series gene expression data.BMC Bioinformatics, 7:191, 2006.