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數(shù)據(jù)分析服務(wù)

世聯(lián)博研數(shù)據(jù)分析團隊由來自微軟、華為,、中科院,、農(nóng)科院的力學(xué)、生物信息學(xué),、計算機專業(yè)人員組成,，其中博士以上學(xué)歷者占50%以上，在圖像處理,、蛋白質(zhì)組學(xué),、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、基因組學(xué),、數(shù)值模擬及數(shù)據(jù)可視化處理方面擁有豐富的經(jīng)驗,。公司建立了高性能計算平臺，具有強大的數(shù)據(jù)儲存和處理能力,，使用Linux,、R、Perl,、Python,、C++等工具進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，可為客戶定制數(shù)據(jù)分析服務(wù)并提供咨詢,，將符合期刊發(fā)表要求的結(jié)果發(fā)送給客戶,。

1. 聚類分析

聚類分析（cluster analysis）是一類將數(shù)據(jù)所研究對象進(jìn)行分類的統(tǒng)計方法。這一類方法的共同點是事先不知道類別的個數(shù)與結(jié)構(gòu),；據(jù)以進(jìn)行分析的數(shù)據(jù)是對象之間的相似性或相異性的數(shù)據(jù),。將這些相似（相異）性數(shù)據(jù)看成是對象之間的“距離”遠(yuǎn)近的一種度量，將距離近的對象歸入一類,，不同類之間的對象距離較遠(yuǎn),。這就是聚類分析方法的共同思路。具體在生物學(xué)研究中，基因表達(dá)譜分析經(jīng)常采用聚類分析的方法,，其目的就是將基因或者樣本進(jìn)行分組,。從數(shù)學(xué)的角度，聚類得到基因分組,，組內(nèi)各成員在數(shù)學(xué)特征上彼此相似,，但與其它組中的成員不同。其基本假設(shè)是組內(nèi)基因的表達(dá)譜相似,，它們可能具有功能相關(guān)性,。大量功能相關(guān)的基因，特別是被共同的轉(zhuǎn)錄因子調(diào)控的基因表達(dá)譜非常相似,，它們的產(chǎn)物可能構(gòu)成蛋白質(zhì)復(fù)合體,，或者處于同一個調(diào)控通路中，因此還可以據(jù)此推測未知基因的功能并評估實驗的合理性（圖1）,。

聚類分析根據(jù)分類對象不同分為Q型聚類和R型聚類,。Q型聚類是指對樣本進(jìn)行聚類，R型聚類是指對變量進(jìn)行聚類分析,。根據(jù)聚類方法可以分為系統(tǒng)聚類和動態(tài)聚類,。系統(tǒng)聚類法一次形成類后就不再改變，而動態(tài)聚類開始先粗略地分一下類,，然后按照某種*原則修改不合理的分類,，直至類分得比較合理，如K-均值聚類等,，適用于大樣本的Q型聚類分析,。

圖1聚類分析。圖中橫坐標(biāo)為經(jīng)受不同力學(xué)刺激的樣本,，縱坐標(biāo)為其基因表達(dá)譜,。經(jīng)受流體剪切刺激的樣本（紅）與經(jīng)受壓縮刺激的樣本（藍(lán)）分為兩類，基因表達(dá)呈現(xiàn)明顯的刺激類型相關(guān)性,；對刺激做出應(yīng)答的基因表達(dá)模式分為三類（紅,、綠、藍(lán)）,，有助于根據(jù)實驗?zāi)康暮Y選感興趣的基因,。

1. 基因注釋

在基因芯片或者轉(zhuǎn)錄組學(xué)研究中，得到基因列表之后通常要對高達(dá)數(shù)千種基因或蛋白進(jìn)行注釋,，以得到其各種名字的對應(yīng)關(guān)系,、染色體定位及亞細(xì)胞定位來方便后續(xù)的研究。由于注釋數(shù)據(jù)庫的數(shù)量在不斷增加,，且不斷進(jìn)行著各種修改,，所以在高通量組學(xué)研究中很難對這些信息進(jìn)行整合,。針對這些問題，我們開發(fā)了專門的組學(xué)數(shù)據(jù)注釋流程,，可方便地進(jìn)行基因ID轉(zhuǎn)換（圖2 A）,，并確定相應(yīng)蛋白的亞細(xì)胞定位，以推測其功能（圖2 B）,。

圖2基因注釋,。A：蛋白質(zhì)細(xì)胞亞定位；B：基因ID（entrez id,、ensembl id,、official name等）轉(zhuǎn)換及染色體信息。

1. 功能富集分析

隨著轉(zhuǎn)錄組學(xué)及蛋白質(zhì)組學(xué)的發(fā)展,，現(xiàn)在已經(jīng)可以一次性得到大量的基因表達(dá)數(shù)據(jù),。對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時通常采用功能富集分析的方法（圖3）,，而非僅僅分析單個基因,，以避免單基因分析可能產(chǎn)生的偏差，從而得到更準(zhǔn)確的結(jié)論,。進(jìn)行功能富集分析需要可靠的數(shù)據(jù)庫和強健的算法（如累積超幾何分布,、Fisher檢驗等），把涉及相同通路和功能的基因/蛋白質(zhì)進(jìn)行歸類,，有助于生物學(xué)問題的解決,。 
 
圖3 功能富集分析。A：壓力加載下軟骨細(xì)胞差異表達(dá)分子的GO分析,；B：富集過程及相關(guān)基因,；C：流體剪切下KEGG細(xì)胞周期通路發(fā)生富集。

1. 互作網(wǎng)絡(luò)分析

基因編碼的蛋白質(zhì)不但會單獨行使功能,，還會與其它蛋白質(zhì)之間存在著相互作用,，這種相互作用使其功能更加多樣化，且可以進(jìn)行各種調(diào)控,。所以,，隨著后基因組時代的到來，蛋白質(zhì)相互作用研究受到了越來越多的重視?，F(xiàn)已有很多數(shù)據(jù)庫和工具進(jìn)行蛋白互作（包括物理互作和功能互作）數(shù)據(jù)的儲存和處理,，其數(shù)據(jù)主要來自于基因組結(jié)構(gòu)、高通量實驗,、共表達(dá)實驗和文獻(xiàn)挖掘,。將蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖形化展示，為其功能關(guān)系提供了高層次神力,，有助于生物學(xué)過程的模塊化分析（圖4）,。

圖4蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò),。A：STRING數(shù)據(jù)庫構(gòu)建的蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)；B：文本挖掘構(gòu)建的蛋白質(zhì)相互作用數(shù)據(jù)庫,；C：IntAct構(gòu)建的蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò),。

5.權(quán)重基因共表達(dá)分析

常規(guī)的差異表達(dá)分析方法大大促進(jìn)了生物學(xué)的發(fā)展，取得了很多重大發(fā)現(xiàn),，但是,，這些方法都忽略了基因表達(dá)模式之間的相關(guān)性。結(jié)果,，這些數(shù)據(jù)產(chǎn)生的信息數(shù)量很多,，卻很難從中發(fā)現(xiàn)有價值的線索，無法確定差異表達(dá)基因的優(yōu)先級,，更難以去研究潛在的生物學(xué)通路,。相反，相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)（又稱為共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)）可以發(fā)現(xiàn)彼此相關(guān)的基因（圖5 A）,，并將其分為相應(yīng)的cluster（即共表達(dá)模塊）（圖5 B）,，然后計算得到模塊中權(quán)重zui高的基因，將其做為關(guān)鍵調(diào)節(jié)因子（圖5 C）,，從而簡化了數(shù)據(jù)的分析過程,，能夠的從數(shù)據(jù)中提取出關(guān)鍵信息，現(xiàn)已有大量的研究采用了這種方法,。

圖5 基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò),。A：共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建流程；B：拉伸刺激下鼠胚胎干細(xì)胞基因共表達(dá)網(wǎng)絡(luò)及基因表達(dá)量,；C：由B得到的張力敏感的多能性Marker,。

6.高能量測序數(shù)據(jù)分析（差異基因表達(dá)、差異異構(gòu)體表達(dá),、可變拼接）

細(xì)胞內(nèi)基因表達(dá)水平時刻處于變化之中,，具有顯著的時間、組織,、條件特異性,，同時許多基因還具有不同的異構(gòu)體（圖6.1），測定不同刺激條件下的基因及其異構(gòu)體的表達(dá)變化對于闡明相關(guān)的生物學(xué)過程極為重要,。RNAseq技術(shù)可以一次性鑒定出大量的差異表達(dá)基因/異構(gòu)體,，從而在系統(tǒng)水平了解生命活動的機制，也可以篩選出重要基因進(jìn)行更深的功能研究,。

圖6.1 差異基因及差異異構(gòu)體鑒定,。A：差異異構(gòu)體表達(dá)；B,、C：差異啟動子使用,；D：差異CDS表達(dá),；E：差異基因表達(dá)；TSS,，轉(zhuǎn)錄起點,；CDS，蛋白編碼序列,。

可變拼接（AS）是真核生物基因表達(dá)調(diào)控的重要機制之一,。RNAseq已成為定量分析細(xì)胞內(nèi)的可變拼接的強有力工具，隨著高通量測序儀的不斷涌現(xiàn),，RNSseq的數(shù)據(jù)量也在以指數(shù)形式增加,。在此背景下，我們提供了可變拼接分析服務(wù),，對特定基因以及大規(guī)模轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)的可變拼接（圖6.2 A）,、差異外顯子使用（圖6.2 B）等進(jìn)行定量分析。

圖6.2 可變拼接事件,。A：可變拼接事件鑒定,；B：差異外顯子使用。B中底部為外顯子在基因組上所處位置,。

7.microRNA數(shù)據(jù)分析

MicroRNA (miRNA) 是一類由內(nèi)源發(fā)卡結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)錄本產(chǎn)生的長度約為22個核苷酸的非編碼單鏈RNA 分子,，通過與靶mRNA分子互補配對進(jìn)行轉(zhuǎn)錄后調(diào)控。提取細(xì)胞內(nèi)全部RNA后進(jìn)行小RNA建庫,，然后進(jìn)行高通量測序，通過特定的算法（圖7 A）,，由測序數(shù)據(jù)可得到已知的和新的miRNA分子前體（圖7 B）,，并對此前體產(chǎn)生的miRNA進(jìn)行定量（圖7 C）。

圖7 miRNA預(yù)測及定量,。A：預(yù)測算法,；B：miRNA前體分子；C：前體分子形成的miRNA（Star和Mature miRNA）,。

8.染色質(zhì)免疫共沉淀（ChIP）分析

染色質(zhì)免疫沉淀結(jié)合高通量測序技術(shù)（ChIP-seq）是鑒定基因組范圍內(nèi)DNA/RNA結(jié)合蛋白靶位點的標(biāo)準(zhǔn)方法,，現(xiàn)已開始在力學(xué)生物學(xué)中得到應(yīng)用，用于研究力學(xué)刺激下的蛋白質(zhì)-DNA相互作用,。Chip-seq先富集目標(biāo)蛋白結(jié)合的DNA/RNA片段,，然后純化和建庫并進(jìn)行高通量測序。得到的原始數(shù)據(jù)經(jīng)過特定的數(shù)據(jù)處理流程（圖8 A）,，可得到全基因組范圍內(nèi)與目標(biāo)蛋白互作的DNA序列信息（圖8 B,、C）、基因不同位置的分布（圖8 D,、E）,、比較不同的生物學(xué)重復(fù)之間的重復(fù)性（圖8 F）,、結(jié)合位點熱圖（圖8 G）,并對峰相關(guān)的基因進(jìn)行GO功能富集分析（圖8 H）等。

圖8 ChIP-seq數(shù)據(jù)分析流程及結(jié)果示例,。A：分析流程,；B：靶點基序（motif）鑒定,；C：峰區(qū)域基序密度曲線,；D：ADAR與UBE2Q1基因的峰分布,；E：峰注釋,；F：實驗重復(fù)性檢驗,；G：結(jié)合位點密度熱圖,；H：GO分析,。

9,、主成分分析 
主成分分析（principal component analysis,，PCA）是將多指標(biāo)簡化為少數(shù)幾個綜合指標(biāo)的一種統(tǒng)計方法,，它可以通過降維技術(shù)把多個變量化為少數(shù)幾個主成分,。這些主成分能夠反映原始變量的絕大部分信息,，它們通常表示為原始變量的線性組合,。主成分分析法在生物學(xué)上有著廣泛的應(yīng)用,，在進(jìn)行基因表達(dá)數(shù)據(jù)分析時往往涉及到眾多的實驗條件和許多基因，所以基因的多變量問題會頻繁出現(xiàn),，一旦變量增多,，問題的復(fù)雜性和難度也會隨之增加,。主成分分析將各個基因和各種實驗條件作為變量,，通過確定“主要基因元素”和“主要實驗因素”來更好地說明實驗條件的特征,，解釋基因的行為，為后續(xù)研究提供有價值的指導(dǎo)（圖9）,。

圖9主成分分析原理及其應(yīng)用,。A：細(xì)胞中XBP1和GATA3的表達(dá)情況,；B：PCA鑒定出PC1和PC2兩個主成分方向,；C：不同樣本（ER-/ER+）在PC1上的投影,；D：隨著主成分?jǐn)?shù)的增加,，主成分逐漸變?。籈：XBP1與CCNB2所占的主成分權(quán)重,；F：同E,，但根據(jù)ERBB2基因狀態(tài)標(biāo)示不同的顏色；G：3,034個鼠胚胎干細(xì)胞（mESCs）不同分化時間基因表達(dá)的主成分分析,，不同時間的細(xì)胞基因表達(dá)模式不同,；H：各個基因在主成分上的載荷。

10,、HITS-CLIP分析

11,、宏基因組分析

12、外顯子測序分析

13,、單細(xì)胞測序分析