数宇化表达谱

基因表达谱数据聚类分析相关内容

率上能自动确定类数。 (5)双向聚类法:以上所述方法主要是对基因表达谱进行聚类，或针对基因表达矩阵的行进行聚类分析，将具有相似模式的基因表达谱分为一组，这是在应用中要解决的主要问题。基因表达数据矩阵中的列表示了实验条件，可以是时间序列，也可以是不同的肿瘤样本或病人样本。从生物学应用的角度，针对列的聚类可以发现各实验条件之间的相互关系，例如，同一肿瘤类型的样本可以聚成一类，它们具有相似的基因表达模式，这样就可以基于表达谱对肿瘤进行分类。从数学的角度，数据矩阵中的每一列对基因表达谱的行聚类

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test 和 control 的各自 4 例样本整体还是比较能分开，说明这两组之间在表达谱层面还是有比较明显的整体差异特征。 图片来源：网站截图 5. 维恩图 使用 limma（vennDiagram）算法生成，用于研究多个组别之间重要基因的重叠关系。可以下载维恩图上每个区域的基因。 但是这部分的分析具有一定的局限性： 最多可以绘制 5 个对比数据。当定义了 > 5 个组时，默认显示最高和最低表达基因数的对比。 图片来源：网站截图 6. 箱形图 使用 R boxplot 算法生成，用于查看所选

如何使用 GSEA 进行数据分析？

在本篇文章中，将利用 GSEA 官网提供的数据集，介绍如何使用该软件进行分析数据。一、打开软件，在软件左上角 Download Example datasets，或者直接去该网站进行下载。http://www.gsea-msigdb.org/gsea/datasets.jsp在这里，我们将使用 p53 的数据进行分析，将图中红框的三个文件都下载到本地，这三个文件为携带 p53 突变与野生型表达谱、表型文件。在下载数据的时候，首先需要先进行注册，注册只需要邮箱，很简单就能完成。二、下载完成之后