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- 2025年07月13日
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SAGE文库分析
读取测序峰图(Base calling) 通过分析测序峰图文件，读取DNA碱基序列信息以及各个碱基的测序质量得分。
测序错误校正(Sequencing error correction) SAGE标签只有10-20bp, 对于测序错误比较敏感，因此需要基于统计学模型对测序错误进行最大程度的修正。
差异表达分析(DEG analysis) 差异表达分析是高通量表达谱数据的基本分析手段之一，不同方法适用于不同的数据，常用的方法有limma，SAM，T-test ，Fisher’s exact test等。
聚类分析 聚类分析可用来做疾病亚型分型(sub-classification)，可用于检测样本群体分布情况，发现表达相关基因群等。常用的聚类方法有层次聚类(hierarchical cluster)，K-means，自组织映射（SOM）。
标签的基因注释(Gene annotation) 大部分SAGE标签跟基因序列是一一对应的关系
基因集富集分析 (Gene Set Enrichment Analysis, GSEA) 富集分析是基于统计学检验的case/control高通量分析方法，可用于揭示生物学样本（case相对于control）中被显著激活或显著抑制的功能。与翔自主开发研制了不同的功能分析数据库，可以提供对GO、KEGG、BioCarta、疾病相关基因、肿瘤相关基因、转录因子结合位点等功能的富集分析。
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文献和实验基因表达系列分析（SAGE）是通过快速和详细分析成千上万个EST（express sequenced tags）来寻找出表达丰富度不同的SAGE标签序列。再次访法中，通过限制性酶切可以产生非常短的cDNA（10-14bp）标签，并通过PCR扩增和连接，随后对连接题进行测序。SAGE大大简化和加快了3’端表达序列标签的收集和测序。同DD一样，SAGE是一个“开放”的系统，可以发现新的未知的序列。在进行标本的比较之前，SAGE在cDNA的产生和处理上需要较多个步骤。由于SAGE是一个依赖
，本体系尤其适合对抑制性削减杂交(SSH)文库 进行分析。 Outline : (1)序列格式化，包括去除载体 ，屏蔽简单重复序列，计算核酸组成及长度，以Fasta格式输出 (2)比对Reference mRNA序列及Unigene序列，找出已知基因，并进行聚类分析 (3)对新基因序列进一步与人类染色体 比对，筛选出可靠的新基因序列，排除错误序列 (4)新EST序列延伸，全长cDNA序列电子克隆 及功能结构域分析
display analysis，RDA）、交互扣除RNA差别显示技术（reciprocal subtraction differential RNA display）、基因表达系列分析（serial analysis of gene expression，SAGE）、电子消减（electronic subtraction）和DNA微列阵分析（DNA microarray）等。一、差别杂交与扣除杂交差别杂交（differential hybridization）又叫差别筛选（differential
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