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揭秘差异基因功能富集分析
通过差异分析,我们可以知道不同分组间是否存在差异,存在差 异的是哪些基因。再进一步,需要探究这些基因的表达量出现差异是 由哪些生物学过程介导的,我们的实验处理影响了哪些生物学过程。
为了探究上述问题,我们首先需要知道基因参与的生物学过程, 这个依赖于我们对生命活动的已有认知,比如常见的 KEGG 数据库, 就存储了基因对应的通路信息。
其次,我们还需要一点统计学手段,差异基因的数目是成百上千 的,每个基因又参与多个生物学过程,直接将所有差异基因的功能汇 总,会得到非常多的信息,由于数量庞大,所以看起来是杂乱无章的, 没有任何规律可言,所以需要借助统计学手段,去挖掘差异基因集中 在哪些生物学过程,也就是我们常说的富集分析。
从上面的解释可以看到,富集分析有两个核心
1. 基因的注释信息
基因参与的生物学过程,也称之为基因的功能注释,这部分信息 主要依赖已有的数据库,常见的数据库包括 GO, KEGG, wikipathway, reactome 等。
需要注意的是,不同数据库覆盖的基因数目是不一样的,以 human 为例,一共 2 万多个蛋白编码基因
,
其中有 KEGG pathway 注释的只有 6000 多个。
由于已有认知的缺陷,这个是无法避免的问题,只能通过不断的 探索研究来更新和完善数据库中的内容。
所以在富集分析时,会集合多个数据库来分析,最常见的就是 GO 和 KEGG 数据库,近年来 reactome 用的也越来越多。其实,只要是 你感兴趣的功能数据库,都可以拿来做分析。
2. 统计方法
如何研究差异基因集中参与的生物学过程,需要借助统计学手段, 常见的方法包括以下两种:
1.
费舍尔精确检验
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