简单的芯片结果分析，不得不会啊！

我叫林平之，是莫愁师姐的师弟。最近我拿到了神师兄珍藏的一个芯片的数据，好激动。但不清楚要怎么来分析，一大堆表达变化的基因，到底都发生了什么变化？通路还有基因的功能。有担心以前公司分析的不太对，拿去找师姐让她来教我，现在来给大家展示一下。

实验万事屋作品

芯片的数据要进行初步分析，需要分成几个部分来分析：

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1）首先要按照自己需要的目标进行分类，筛选出其中的表型差异，再在表型差异中寻找差异基因。

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举个简单的栗子，我想要研究肿瘤迁移和原位癌之间的变化，我所做的芯片研究的材料是癌与癌旁，样本中有的组织来源于远端转移，有的是原位癌。将这些样本区分开后，进行比较。找出远端转移表达变化差异大的，且原位癌与癌旁中表达变化不明显的，这些基因就是有可能与肿瘤转移密切相关的基因了。

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然而，这些基因具体都定位在什么位置，或者说这些基因到底在什么功能，会不会形成功能簇，也就是说都集中在某个功能上，比如细胞增殖，细胞周期变化或者转录调节功能等等。是否会在某个细胞结构定位上也有富集呢？那我们就需要进行GO分析了。

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2）GO（Gene Ontology）分析，就是根据挑选出的差异基因，计算这些差异基因同GO 分类中某（几）个特定的分支的超几何分布关系，GO 分析会对每个有差异基因存在的GO返回一个p-value，小的p 值表示差异基因在该GO 中出现了富集。GO 分析对实验结果有提示的作用，通过差异基因的GO 分析，可以找到富集差异基因的GO分类条目，寻找不同样品的差异基因可能和哪些基因功能的改变有关。Gene Ontology分析其实分成三个部分：分子功能（molecular function）、生物过程（biological process）和细胞组成（cellular component）。蛋白质或者Gene ID可以通过自己基因的注释，来对应到各自的GO号，而GO号可对应到各个分组，即不同的分子功能及细胞定位。

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最简单的GO分析就是在AmiGo 2上进行的，我们可以通过这个网站，得到一些简单的GO分析的数据。

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找出芯片中，各个基因的GeneID，输入进搜索框内。注意，必须是Entrez Gene 的 ID才可以哦！如果你只是输入基因名的话，就基本白忙活了。

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按照不同的需求进行分析，也就是分子功能（molecular function）、生物过程（biological process）和细胞组成（cellular component）。

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结果中可以粗略的看到，这些不同的基因，在那些基因功能或者细胞定位上有不同程度的富集，根据这些信息，对下一步的验证试验做出提示。

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但光靠基因功能簇的分析，有时候给人的提示还是不够，我们还需要更进一步地将簇细分成网，也就是将富集的基因功能所在的各条信号通路找出来，找到了有明显变化的信号通路，就能更进一步对原有的科学问题，给出提示。

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3）形成这样的网络结构最关键的就是Pathway分析，这个分析，主要看的是，这些表达差异的基因究竟是在哪些已知的通路上有富集。我们通常会使用的是KEGG的PathwaySearcher，用法其实大同小异。同样，在选择Pathway后，也是输入Gene ID，选择Pathway开始分析。

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当然，也未必所有的基因都在已知的Pathway上。

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有结果的通路，就可以一目了然了。

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点击进去，即可显示出通路图，红框的基因即是列表中的基因。

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做完这两个简单分析，可以对你芯片的结果有一个简单的提示了。

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…华丽丽的分割线…

李莫愁博士：这些分析虽然简单了点，但还是可以对你有一个提示的，比如那些信号通路上基因的变化有了富集，那些富集的基因都定位在什么细胞结构上，有些什么样的功能，参与了什么样的生物过程等等。这些都会对于你研究的表型提供一些研究的方向和思路。但还是提醒一下你，其实芯片公司已经给大家都做过简单的GO分析和Pathway分析了，虽然可能不一定很完美，但总要比自己手动来分析要强很多。大家可以慢慢自己再摸索一下，其实，这些分析，对于那些想要从公共数据库中挖掘数据的孩纸来说还是很有用的。以后我们再深入讨论这种问题吧，想要了解这两个分析的网站分别是啥的话，就回复“芯片”就行了，自己找还真不是很好找。

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