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甲基化芯片生物信息学分析
I 甲基化芯片分析内容
II 甲基化芯片分析示
1、筛选差异位点
结果形式:
结果说明:
实验组与对照组之间的差异甲基化分析采用T检验对每个甲基化位点的探针进行检验,实验组样本Diffscore值小于‐13或大于13,且Delta_ Beta大于0.17或小于-0.17,即为甲基化差异位点。值为负值,表示与对照组相比为低甲基化位点,正值为高甲基化位点。
2、差异整合分析
结合本课题的研究目的,抗癌新型抗癌药物所特异作用的靶标就即为“5”所产生的gene list。后续分析针对该位点集进行深入分析。
结果形式:
结果说明:

3 非监督层次聚类分析
将差异整合分析得到的“5”list在各个样本中的信号值进行聚类,通过聚类发现这些位点在组间的甲基化趋势是完全不同的。
结果形式:
结果说明:
色阶表示位点甲基化程度从相对低(绿)到相对高(红)变化。行名代表样本名称,列名代表探针名称。
4 样本主成分分析(PCA)
将差异整合分析得到的“5”list进行PCA分析,同色标记代表了组内的每个样本。通过PCA分析,各组样本分布在三维空间的不同区域,同色标记在空间分布比较集中,说明这些位点选取具有代表性。
结果形式:
结果说明:
红色:新型抗癌药物处理样本
蓝色:常规抗癌药物处理样本
棕色:对照组样本
5 GO富集度分析
将差异整合分析得到的“5”list进行GO分析,发现GO:0055085 transmembrane transport 这一条目富集显著性最高(PValue = 7.13e-03),即该生物学过程有最大可能与抗癌新型抗癌药物的特异性作用相关。
结果形式:
结果说明:
甲基化差异的基因被GO数据库注释的有86条,对于GO:0055085 transmembrane transport这一生物学过程,“5”list中的甲基化差异基因落到该条目的位点有10条,整张芯片在该条目中共有670个基因。整张芯片被GO数据库注释的有14200条。这10个基因分别为:sideroflexin 2transient receptor potential cation channel, subfamily M, member 6G protein-coupled receptor 155GNAS complex locusATP-binding cassette, sub-family B (MDR/TAP), member 5aquaporin 6, kidney specificsolute carrier family 9 (sodium/hydrogen exchanger), member 4protein kinase, cAMP-dependent, catalytic, betasolute carrier family 2 (facilitated glucose transporter), member 3solute carrier family 16, member 4 (monocarboxylic acid transporter 5)。
6 KEGG PATHWAY富集度分析
将差异整合分析得到的“5”list进行KEGG富集分析。富集结果表明,新型抗癌药物作用下的特异性甲基化基因主要参与了细胞周期、内质网蛋白合成等生物学途径,该药物的作用机理可能是通过调节这些生物学通路来治疗癌症。
7 KEGG PATHWAY图
在这些生物学通路中,T cell receptor signaling pathway这一条目富集显著性最高(PValue =5.38e-05)。针对该结果,将特异性甲基化基因映射到该生物学通路中,红色表示落在该PATHWAY中的特异甲基化基因蛋白产物,白色表示该生物学通路的其他基因蛋白产物。
编辑: gaowei2010
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