《基因的表达计算》课件.pptx

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1、基因的表达计算基因的表达计算 制作人：时间：2024年X月CATALOGUE目目录录第第1 1章章 简介简介第第2 2章章 RNA RNA测序技术测序技术第第3 3章章 基因表达计算的方法基因表达计算的方法第第4 4章章 基因表达计算的工具基因表达计算的工具第第5 5章章 基因表达计算结果分析基因表达计算结果分析第第6 6章章 总结总结CATALOGUE 0101第第1章章 简简介介 基因表达计算是基因表达计算是基因表达计算是基因表达计算是什么什么什么什么基因表达计算是一种将基因表达计算是一种将RNA-SeqRNA-Seq数据转化为基因表达量的数据转化为基因表达量的技术。技术。RNA-SeqR

2、NA-Seq是一种高通量测序技术，可用于探究整个是一种高通量测序技术，可用于探究整个转录组的信息。基因表达计算可以为各种研究提供灵活性转录组的信息。基因表达计算可以为各种研究提供灵活性和高度可靠的数据。和高度可靠的数据。基因的表达计算基因的表达计算基因的表达计算基因的表达计算的应用的应用的应用的应用基因表达计算在生物医学研究中被广泛应用，用于研究疾基因表达计算在生物医学研究中被广泛应用，用于研究疾病的发生和发展机制。此外，基因表达计算还在农业领域、病的发生和发展机制。此外，基因表达计算还在农业领域、环境保护、进化研究和生命周期分析等方面具有重要作用。环境保护、进化研究和生命周期分析等方面具有重

3、要作用。基因的表达计算的应用基因的表达计算的应用用于研究疾病的发生和发展机制生物医学研究生物医学研究用于改良农作物和家畜品种农业领域农业领域用于研究植物的环境适应性及其对环境变化的响应环境保护环境保护用于各种基因研究，如进化研究和生命周期分析其他领域其他领域基因表达计算的基因表达计算的基因表达计算的基因表达计算的流程流程流程流程基因表达计算的流程包括：基因表达计算的流程包括：RNARNA样品制备、样品制备、RNARNA测序、基因测序、基因表达计算和基于计算结果的分析和解释。表达计算和基于计算结果的分析和解释。RNARNARNARNA测序测序测序测序建立测序文库建立测序文库测序测序原始数据处理原

4、始数据处理基因表达计算基因表达计算基因表达计算基因表达计算质量控制质量控制比对比对基因表达计算基因表达计算表达量归一化表达量归一化分析和解释分析和解释分析和解释分析和解释差异表达分析差异表达分析富集分析富集分析生物网络分析生物网络分析基因表达计算的流程基因表达计算的流程RNARNARNARNA样品制备样品制备样品制备样品制备总总RNARNA提取提取RNARNA纯化纯化RNARNA质量检测质量检测RNARNA浓度测定浓度测定基因表达计算的挑战基因表达计算的挑战需要高性能计算机和大量存储空间数据量巨大，数据量巨大，数据处理昂贵数据处理昂贵以确保不同样本的数据可以比较数据差异性较数据差异性较大，需要

5、进行大，需要进行适当的标准化适当的标准化需要使用多种算法进行验证和比较基因表达计算基因表达计算的结果可能存的结果可能存在误差在误差需要专业的生物信息学和统计学背景结果分析需要结果分析需要专业知识和经专业知识和经验验总结总结总结总结基因表达计算是将基因表达计算是将RNA-SeqRNA-Seq数据转化为基因表达量的一种数据转化为基因表达量的一种技术。它已经被广泛应用于生物医学研究、农业领域、环技术。它已经被广泛应用于生物医学研究、农业领域、环境保护、进化研究和生命周期分析等方面，并已经成为现境保护、进化研究和生命周期分析等方面，并已经成为现代生物学和生物医学研究的重要工具。代生物学和生物医学研究的

6、重要工具。CATALOGUE 0202第第2章章 RNA测测序技序技术术 RNARNA测序技术的分类测序技术的分类已被淘汰第一代测序技第一代测序技术（术（SangerSanger测测序）序）HiSeq、MiSeq、Illumina等第二代测序技第二代测序技术术PacBio、NanoPore等第三代测序技第三代测序技术术 RNARNA测序技术的流程测序技术的流程RNARNA提取提取RNARNA纯化纯化RNARNA转录为转录为cDNAcDNA库制备、测序、库制备、测序、数据分析数据分析RNARNA测序技术的优缺点测序技术的优缺点深度、准确度高；适合探究复杂的转录组信息优点优点对RNA质量、RNA样

7、品的数量和性质有要求；数据量大，处理成本高缺点缺点 RNARNA测序技术的应用测序技术的应用疾病研究和治疾病研究和治疗疗遗传变异研究遗传变异研究基因表达分析基因表达分析转录组调控网转录组调控网络的研究络的研究RNA测序技术可以用来研究疾病的发生与治疗疾病研究和治疗疾病研究和治疗0103RNA测序技术可以用来分析基因的表达情况和差异基因表达分析基因表达分析02RNA测序技术可以用来分析遗传变异与表达的关系遗传变异研究遗传变异研究RNA测序技术的优缺点RNARNA测序技术的优点在于深度、准确度高，可以适用于测序技术的优点在于深度、准确度高，可以适用于探究复杂的转录组信息；缺点在于对探究复杂的转录组

8、信息；缺点在于对RNARNA质量、质量、RNARNA样样品的数量和性质有要求，同时数据量大，处理成本也品的数量和性质有要求，同时数据量大，处理成本也高。高。RNARNARNARNA测序技术的测序技术的测序技术的测序技术的流程流程流程流程RNARNA测序技术的流程包括测序技术的流程包括RNARNA提取、提取、RNARNA纯化、纯化、RNARNA转录为转录为cDNAcDNA、库制备、测序和数据分析。、库制备、测序和数据分析。RNARNA测序技术的应用测序技术的应用 疾病研究和治疾病研究和治疗疗 遗传变异研究遗传变异研究 基因表达分析基因表达分析 转录组调控网转录组调控网络的研究络的研究CATALO

9、GUE 0303第第3章章 基因表达基因表达计计算的方法算的方法 基因表达计算的方法概述基因表达计算的方法概述将RNA-Seq测序得到的reads对每个基因进行物理计数物理计数法物理计数法每个基因的表达量占据整个转录组的百分比TPMTPM以reads的数量为基础，校正了reads长度和基因长度之间的差异FPKMFPKMFPKM的变形，仅适用于单一细胞水平的表达计算RPKMRPKM物理计数法物理计数法将将RNA-SeqRNA-Seq测测序得到的序得到的readsreads对每个对每个基因进行物理基因进行物理计数计数计算机处理重计算机处理重复复readsreads的问的问题题不进行标准化不进行标准

10、化 TPMTPM每个基因的表每个基因的表达量占据整个达量占据整个转录组的百分转录组的百分比比能够标准化不能够标准化不同长度和基因同长度和基因数之间的区别数之间的区别 FPKMFPKM以以readsreads的数的数量为基础，校量为基础，校正了正了readsreads长长度和基因长度度和基因长度之间的差异之间的差异相对滤波效果相对滤波效果更好更好 RPKMRPKMFPKMFPKM的变形的变形仅适用于单一仅适用于单一细胞水平的表细胞水平的表达计算达计算校正了长度和校正了长度和数量两种因素数量两种因素的影响的影响 基因表达计算的基因表达计算的基因表达计算的基因表达计算的方法概述方法概述方法概述方法概

11、述基因表达计算是生物信息学领域的一个重要分支，主要有基因表达计算是生物信息学领域的一个重要分支，主要有物理计数法、物理计数法、TPMTPM、FPKMFPKM、RPKMRPKM等方法，本章将对它们进等方法，本章将对它们进行详细介绍。行详细介绍。TPMTPMTPMTPM能够标准化不同长度和基因数能够标准化不同长度和基因数之间的区别之间的区别不考虑不考虑readsreads的数量的数量FPKMFPKMFPKMFPKM校正了校正了readsreads长度和基因长度之长度和基因长度之间的差异间的差异相对滤波效果更好相对滤波效果更好RPKMRPKMRPKMRPKM校正了长度和数量两种因素的校正了长度和数量

12、两种因素的影响影响仅适用于单一细胞水平的表达仅适用于单一细胞水平的表达计算计算不同计算方法的比较不同计算方法的比较物理计数法物理计数法物理计数法物理计数法简单直接简单直接不进行标准化不进行标准化基因表达水平的异常与很多疾病存在关联疾病诊断疾病诊断0103通过比较不同组织、状态下的基因表达水平，揭示基因的功能基因功能研究基因功能研究02通过基因表达计算筛选作为候选靶点的基因药物研发药物研发结论同时，基因表达计算在疾病诊断、药物研发、基因功同时，基因表达计算在疾病诊断、药物研发、基因功能研究等方面具有广泛的应用前景。能研究等方面具有广泛的应用前景。CATALOGUE 0404第第4章章 基因表达基

13、因表达计计算的工具算的工具 基因表达计算的工具概述基因表达计算的工具概述一种基于比对后的RNA-Seq数据计算转录本或基因表达量的计算软件CufflinksCufflinks一种RNA-Seq基因表达计算工具，可估算基因和基因isoform（转录本）的表达水平RSEMRSEM基于比对后的RNA-Seq数据计算表达量的计算软件eXpresseXpress一种基于比对结果计算基因表达量的软件HTSeqHTSeq一种基于比对后的RNA-Seq数据计算转录本或基因表达量的计算软件计算软件计算软件0103 02多样性和差异表达多样性和差异表达RSEMRSEMRSEM是一种是一种RNA-SeqRNA-Se

14、q基因表达计算工具，它能够估算基基因表达计算工具，它能够估算基因和基因因和基因isoformisoform（转录本）的表达水平。（转录本）的表达水平。RSEMRSEM适合分适合分析个体差异和不同样品条件下的表达量变化。析个体差异和不同样品条件下的表达量变化。eXpresseXpress基于比对后的RNA-Seq数据计算表达量的计算软件计算软件计算软件速度快速度快准确度高准确度高 HTSeqHTSeqHTSeqHTSeqHTSeqHTSeq是一种基于比对结果计算基因表达量的软件。是一种基于比对结果计算基因表达量的软件。HTSeqHTSeq计算速度较慢，但准确度高。计算速度较慢，但准确度高。速度快

15、速度快速度快速度快可处理大规模可处理大规模RNA-SeqRNA-Seq数据数据准确度高准确度高准确度高准确度高可处理重复结构的基因组可处理重复结构的基因组可处理多重映射的可处理多重映射的RNA-Seq RNA-Seq readsreads优点优点优点优点处理速度快处理速度快准确度高准确度高FeatureCountsFeatureCounts计算软件计算软件计算软件计算软件一种基于比对结果计算基因表一种基于比对结果计算基因表达量的软件达量的软件CATALOGUE 0505第第5章章 基因表达基因表达计计算算结结果分果分析析 基因表达计算结果分析的概述基因表达计算结果分析的概述-比较不同样品的基因

16、表达量，分析差异-可以筛选出与特定生物学过程相关的基因差异表达分析差异表达分析-将差异表达基因映射到通路或去编码区域（非编码RNA，如miRNA）中，寻找重叠的关键基因-用于阐明差异表达基因在整个生物学过程中的作用和相互关系功能富集分析功能富集分析-研究特定转录因子和调控因子的作用-可以阐明基因表达调控的机制以及调控因子之间的关系基因调控分析基因调控分析-对RNA剪接差异的分析-可以发现与疾病发生有关的剪接变异可变剪切分析可变剪切分析差异表达分析差异表达分析-采用不同的生物标本，比较在某时间点，某种生理状态下的基因表达量差异基因表达量比基因表达量比较较-确定差异表达基因的标准，如p值、log2

17、倍数等-筛选与特定生物学过程相关的基因差异表达基因差异表达基因筛选筛选-对差异表达基因进行功能注释，如GO、KEGG富集分析-分析差异表达基因在生物学过程中的作用和相互关系差异表达基因差异表达基因富集分析富集分析-采用Volcano图、Heatmap等方式将差异表达基因进行可视化，便于结果分析和说明差异表达基因差异表达基因可视化可视化功能富集分析功能富集分析-对差异表达基因进行注释，如基因名、蛋白质功能、通路等差异表达基因差异表达基因注释注释-将差异表达基因按照功能分成不同的注释组差异表达基因差异表达基因分类分类-对注释组中的差异表达基因进行GO、KEGG等富集分析，找出与生物学过程相关的注释

18、组注释组的富集注释组的富集分析分析-采用Bar图、Heatmap等方式将功能富集分析结果进行可视化，便于结果分析和说明功能富集分析功能富集分析可视化可视化基因调控分析基因调控分析-构建调控网络，确定转录因子和调控因子调控网络构建调控网络构建-筛选与调控因子相关的差异表达基因差异表达基因差异表达基因筛选筛选-对调控因子进行GO、KEGG等富集分析-分析调控因子在生物学过程中的作用和相互关系调控因子富集调控因子富集分析分析-采用Cytoscape等软件对调控网络进行可视化，便于结果分析和说明调控网络可视调控网络可视化化可变剪切分析可变剪切分析-通过TopHat、Cufflinks等软件处理RNA-

19、seq数据-检测RNA剪接变异RNA-seqRNA-seq数据数据处理处理-筛选与疾病发生相关的可变剪切事件可变剪切事件可变剪切事件筛选筛选-对可变剪切事件进行注释，如可变剪切位点、可变剪切外显子等可变剪切事件可变剪切事件注释注释-对可变剪切事件进行GO、KEGG等富集分析，找出与生物学过程相关的事件可变剪切事件可变剪切事件富集分析富集分析差异基因的注释差异基因的注释差异基因的注释差异基因的注释和分析和分析和分析和分析在差异表达分析中，需要对差异基因进行注释和分类，如在差异表达分析中，需要对差异基因进行注释和分类，如基因名、蛋白质功能、通路等。然后，对差异基因进行富基因名、蛋白质功能、通路等。

20、然后，对差异基因进行富集分析，找出与生物学过程相关的注释组。最后，通过实集分析，找出与生物学过程相关的注释组。最后，通过实验验证差异基因的可靠性。验验证差异基因的可靠性。GOGOGOGO富集分析富集分析富集分析富集分析细胞周期相关基因富集细胞周期相关基因富集DNADNA修复相关基因富集修复相关基因富集免疫应答相关基因富集免疫应答相关基因富集代谢途径相关基因富集代谢途径相关基因富集KEGGKEGGKEGGKEGG富集分析富集分析富集分析富集分析细胞周期信号通路富集细胞周期信号通路富集NODNOD样受体信号通路富集样受体信号通路富集细胞因子与受体相互作用富集细胞因子与受体相互作用富集炎症途径富集炎

21、症途径富集示意图示意图示意图示意图细胞周期相关基因网络细胞周期相关基因网络DNADNA修复相关基因网络修复相关基因网络免疫应答相关基因网络免疫应答相关基因网络代谢途径相关基因网络代谢途径相关基因网络差异表达基因富集分析差异表达基因富集分析注释组注释组注释组注释组细胞周期细胞周期DNADNA修复修复免疫应答免疫应答代谢途径代谢途径调控因子富集分析调控因子富集分析-将调控因子按照功能分成不同的注释组调控因子分类调控因子分类-对注释组中的调控因子进行GO、KEGG等富集分析，找出与生物学过程相关的注释组注释组的富集注释组的富集分析分析-转录调节相关注释组富集-转录因子活动相关注释组富集GOGO富集分

22、析结富集分析结果果-转录因子信号传导通路富集-转录因子相互作用富集KEGGKEGG富集分析富集分析结果结果清洗、去除低质量reads，去除接头序列，对reads进行拼接等RNA-seqRNA-seq数据预处理数据预处理0103采用软件检测RNA剪接变异可变剪切分析可变剪切分析02使用软件将reads比对到参考基因组上基因组比对基因组比对可变剪切分析结果验证可变剪切分析的结果需要进行验证，可以采用可变剪切分析的结果需要进行验证，可以采用qPCRqPCR、Western blotWestern blot等方法进行验证。此外，还可以将可变等方法进行验证。此外，还可以将可变剪切事件敲除或过表达，观察其

23、对细胞功能和表型的剪切事件敲除或过表达，观察其对细胞功能和表型的影响。影响。CATALOGUE 0606第第6章章 总结总结 基因的表达计算的意义基因表达计算是深入探究基因功能和调控机制的关键基因表达计算是深入探究基因功能和调控机制的关键技术之一。基因表达计算能够为各种生物学研究提供技术之一。基因表达计算能够为各种生物学研究提供可靠的数据支持。可靠的数据支持。基因表达计算的未来发展基因表达计算的趋势是向更加深入、高通量、高精度基因表达计算的趋势是向更加深入、高通量、高精度和自动化的方向发展。普及化的基因表达计算工具和和自动化的方向发展。普及化的基因表达计算工具和平台的开发将是未来的重点。平台的

24、开发将是未来的重点。普及化的基因表达计算工具和平台的开发随着基因表达计算的发展，越来越多的人开始关注这随着基因表达计算的发展，越来越多的人开始关注这项技术。普及化的基因表达计算工具和平台的开发将项技术。普及化的基因表达计算工具和平台的开发将是未来的重点，以提高其在各种生物学研究中的应用。是未来的重点，以提高其在各种生物学研究中的应用。基因表达计算可以帮助研究人员识别可能与疾病相关的基因研究疾病研究疾病0103基因表达计算可以帮助研究人员预测药物与基因的相互作用，从而加速药物研发进程药物研发药物研发02基因表达计算可以帮助研究人员识别可能与肿瘤发生发展相关的基因肿瘤研究肿瘤研究基因表达计算的数据

25、分析方法基因表达计算的数据分析方法比较不同条件下的基因表达差异Differential Differential expression expression analysisanalysis寻找共同表达的基因Gene co-Gene co-expression expression analysisanalysis分析基因表达的富集功能Gene set Gene set enrichment enrichment analysisanalysis分析蛋白质间相互作用Protein-Protein-protein protein interaction interaction analysisa

26、nalysisDifferential Differential Differential Differential expression expression expression expression analysisanalysisanalysisanalysisDifferential expression analysisDifferential expression analysis是基于高通量测序是基于高通量测序数据研究不同条件下基因的表达差异的方法。该方法通过数据研究不同条件下基因的表达差异的方法。该方法通过比较不同条件下基因的表达水平寻找差异表达的基因，并比较不同条件下基因的

27、表达水平寻找差异表达的基因，并且将这些基因归类到特定的生物学过程中。这种方法在基且将这些基因归类到特定的生物学过程中。这种方法在基因组学和分子生物学中的应用广泛，能够为基因功能和生因组学和分子生物学中的应用广泛，能够为基因功能和生物过程的研究提供关键数据。物过程的研究提供关键数据。CufflinksCufflinksCufflinksCufflinks转录本组装转录本组装转录本定量转录本定量可视化可视化GSEAGSEAGSEAGSEA富集分析富集分析绘制通路图绘制通路图可视化可视化STRINGSTRINGSTRINGSTRING蛋白质相互作用蛋白质相互作用基因调控网络分析基因调控网络分析可视化可视化基因表达计算的工具基因表达计算的工具DESeq2DESeq2DESeq2DESeq2差异基因分析差异基因分析批次效应校正批次效应校正可视化可视化THANKS 感谢观看