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microRNA-mRNA芯片整合分析
1.分析流程图
2. 分析方法概要
①利用统计检验筛选差异表达microRNA
②利用GSEA统计检验筛选差异功能集（gene set），利用STRINGS蛋白质功能相关网络针对每个差异功能集内建立基因之间的相互关系，从而建立差异功能模块（module）
GSEA的工作原理如图：
④利用microRNA-Gene之间靶标关系和表达量的显著负相关关系构建Module特异的microRNA调控网络和microRNA与基因的调控网络
3.分析结果
①筛选差异基因功能集的结果如下：| 基因功能集名称 | 基因个数 | FDR显著性 |
| KEGG_AMINOACYL_TRNA_BIOSYNTHESIS | 10 | <=0.001 |
| KEGG_PROSTATE_CANCER | 9 | <=0.001 |
| KEGG_ASTHMA | 5 | <=0.001 |
| CELL_ACTIVATION | 6 | <=0.001 |
| microRNA | 基因简称 |
| miR-665 | Gon4l |
| miR-665 | Lsg1 |
| miR-665 | Mast2 |
| miR-665 | Shisa4 |
| miR-665 | Tmed3 |
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近两年microRNA的研究受到越来越多科学家的关注，大量的实验结果揭示了microRNA在胚胎发育、癌症等方面起到非常重要的调控作用，据推测microRNA可能调控至少30%的基因的表达情况。 如果您也想开展microRNA的研究，该如何下手了？首先你需要知道在你感兴趣的研究领域里到底有哪些miRNA是活跃分子，幸运的话通过阅读发表的文章就能锁定一些miRNA分子，否则需要做一个miRNA表达谱芯片分析来初筛出有研究价值的那些miRNA。表达谱芯片的原理简单的说就是把待测样品中的miRNA
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