现在做生物和医学的,很多都可能会和各种组学数据打交道。其中表达谱数据总是最常用的,也是比较好测的。即使在工作中不去测序,也可以利用已有的数据库去做一些数据挖掘,找一找不同表型(比如癌症)对应的marker或者调控的通路。这里跟大家推荐一款分析表达谱数据的神器GENE-E,亲测比较好用,满足常用需求,可以做各种热图,聚类,箱图,相似分析和标记筛选等等,而且非常小巧。

进入软件之后,界面如下,这里显示的就是基因表达的热图(heatmap),其中蓝色表示被低调控,红色表示被高调。横向是不同的细胞系,纵向是不同的基因和探针名。

数据操作

第一次进入程序可以利用它自带的测试数据来上手,如下图,打开File->OpenExample Data-> CCLE,然后需要几分钟来下载数据,别忘记连网。CCLE是Board Institute维护的一个癌症细胞系的数据库,目前有近千个cell line,有兴趣的也可以去官网看看。

等几分钟load完数据之后了就可以挑选感兴趣的数据进行分析了。比如可以在圆圈处敲入skin ovary,即挑选和皮肤癌以及卵巢癌有关的细胞系(此时带有关键词的列名已经被橙色高亮)。然后点击黑色箭头处的图标,既可以选中这些列。

然后点击图中图标,建立新的热图(heatmap)。

相似分析

对两种癌症的数据就可以进行进一步分析。比如我们可以分析不同细胞系间的相似性,如下图Tools->Similarity Matrix,点击ok即可。

得到相似性如下图(这里为了计算更快,只取了其中部分数据),其中矩阵中的(i,j)位置对应细胞系i和细胞系j之间的相似性,红色表示相似度高。矩阵上方和右方的色条表示的是卵巢癌(深蓝)或皮肤癌(浅蓝)的细胞系。我们可以发现一个位置来源的癌细胞都相互之间很像。

聚类分析

另外我们也可以做聚类分析,如下图,点击图标后输入参数。这里需要选择对列(Column)还是行(Row)聚类。这里我们在两个方向都可以聚类。

聚类结果如下图,这里也选择了一部分(事实上只聚类了显示的这一部分。。)。跟刚才的热图的区别就是把行和列重新进行了排列,让更相似的临近在一起,可以方便看出被差异调控的基因或者相关模块。可以看到有一些基因在皮肤癌中高表达,在卵巢癌中低表达。这些基因就是潜在的皮肤癌的marker,至于如何利用这个软件做marker分析,我们下次再说吧。

软件的下载地址在这里

需要安装java,需要机构邮箱来进行注册。如果没有机构邮箱,至少认识一个有的童鞋吧。

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