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對高分辨率質(zhì)譜檢測得到的數據進(jìn)行生物統計學(xué)分析,并生物信息學(xué)分析,挖掘有價(jià)值信息,已經(jīng)成為組學(xué)檢測分析的標準化流程。

                                              

除了常規的差異表達基因GO注釋及富集分析,KEGG通路注釋及富集分析,蛋白互作網(wǎng)絡(luò )分析常規分析外,我們還可以根據客戶(hù)需求,定制個(gè)性化分析。
 
1)  樣本間相關(guān)性分析:對兩個(gè)或多個(gè)具備相關(guān)性的變量元素進(jìn)行分析,從而衡量?jì)蓚€(gè)變量因素的相關(guān)密切程度。相關(guān)性的元素之間需要存在一定的聯(lián)系或者概率才可以進(jìn)行相關(guān)性分析。計算樣本之間的相關(guān)系數,并用熱圖等表示相關(guān)系數的大小。
                        
 
 
2)主成分分析:
主成分分析(Principal Component Analysis,PCA), 將多個(gè)變量通過(guò)線(xiàn)性變換以選出較少個(gè)數重要變量的一種多元統計分析方法。每個(gè)樣本有n 個(gè)基因,通過(guò)線(xiàn)性變換,將原始數據中重要的信息按照優(yōu)先級提取出來(lái),即主成分。這樣截取前幾個(gè)主成分就可以將樣品映射到可視化的平面中。
                         
 
3)聚類(lèi)分析:
所謂聚類(lèi),就是將相似的事物聚集在一 起,而將不相似的事物劃分到不同的類(lèi)別的過(guò)程,是數據分析之中十分重要的一種手段。常用的聚類(lèi)分析方法有:層次式聚類(lèi)分析法(通過(guò)采用的是average‐linkage 方法),K-means 聚類(lèi)分析法。
層次聚類(lèi),是一種很直觀(guān)的算法。顧名思義就是要一層一層地進(jìn)行聚類(lèi),可以從下而上地把小的cluster合并聚集,也可以從上而下地將大的cluster進(jìn)行分割。最常用的,就是average-linkage,即計算兩個(gè)cluster各自數據點(diǎn)的兩兩距離的平均值。 K-means是另一種常用的聚類(lèi)方法之一,前提是需要用戶(hù)事先給出聚類(lèi)數目k。兩種聚類(lèi)法常常用于對蛋白質(zhì)表達數據集進(jìn)行層次的分析,并采用直觀(guān)圖的表示聚數的結果。
 
4)差異蛋白篩選:
通過(guò)我們采用 T Test 計算到的p‐Value 和Fold change 篩選差異蛋白,用火山圖可以直觀(guān)的顯示顯著(zhù)上下調蛋白。
 
                               
  
5)  維恩圖采用固定位置的交叉環(huán)形式用封閉曲線(xiàn)(內部區域)表示集合及其關(guān)系的圖形??捎脕?lái)描述蛋白質(zhì)數據集之間的交疊情況。
 
 
 
 
 
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