SBC miRNA芯片分析方法
1. 归一化
microRNA芯片采用的归一化的方法为quantile normalization，loess normalization。
2. 差异基因筛选
microRNA的差异筛选，同表达谱的筛选方法是一致的，参见表达谱的差异基因筛选。
3. miRNA靶基因预测
microRNA结合在靶基因的3’ UTR，下调靶基因．miRNA靶基因预测有多种方法．我们利用TargetScan数据库关联microRNA的靶基因。
对microRNA 进行靶基因预测的结果
4. miRNA与靶基因网络图
将显著性功能与显著性Pathway所包含的靶基因取交集后与microRNA构建基因与microRNA调控网络（待确认），可以在全局的水平上直观的反应基因之间的相互关系，同时反映了基因调控网络的稳定性。根据网络中microRNA的位置函数计算出microRNA在网络中的关系强度，即microRNA的网络特征值。特征值最高microRNA处于网络的枢纽性地位，该microRNA调控能力最强，对网络结构和样本性状有重要的调控价值，同时从网络中也可以得到被microRNA调控的关键靶基因。
5. miRNA－GO Network
miR-GO Network利用靶基因的功能注释与microRNA-mRNA靶向调控关系，构建microRNA功能调控的网络图。网络图可发现MicroRNA调控的多种基因功能，并通过网络分析，得到核心调控microRNA以及microRNA调控的核心基因功能。
6. miRNA－Pathway Network
miR- Pathway Network与miR-GO Network类似．利用靶基因的Pathway间相互作用关系，与microRNA-mRNA靶向调控关系，构建miR- Pathway调控的网络图。网络图可发现MicroRNA调控的多种信号通路，并通过网络分析，得到核心调控microRNA以及microRNA调控的核心信号通路。
7. miRNA的转录因子的预测
为了研究miRNA的调控机制，首先预测miRNA的promoter区域，根据miRNA的promoter区域，利用HMM来预测结合的转录因子。
8. miRNA与表达谱芯片平台的联合分析
miRNA与表达谱芯片平台的联合分析除了和甲基化与表达谱芯片分析类似外，还可以将miRNA预测的靶基因和表达谱芯片的差异基因取交集，进行miRNA-DiffGene-Network。
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