幾種常用的基因功能分析方法和工具

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1、幾種常用的基因功能分析方法和工具（轉(zhuǎn)自新浪博客）一、GO分類法最先出現(xiàn)的芯片數(shù)據(jù)基因功能分析法是GO分類法。GeneOntology（GO，即基因本體論）數(shù)據(jù)庫是一個(gè)較大的公開的生物分類學(xué)網(wǎng)絡(luò)資源的一部分，它包含38675個(gè)EntrezGene注釋基因中的17348個(gè)，并把它們的功能分為三類：分子功能，生物學(xué)過程和細(xì)胞組分。在每一個(gè)分類中，都提供一個(gè)描述功能信息的分級(jí)結(jié)構(gòu)。這樣，GO中每一個(gè)分類術(shù)語都以一種被稱為定向非循環(huán)圖表（DAGs）的結(jié)構(gòu)組織起來。研究者可以通過GO分類號(hào)和各種GO數(shù)據(jù)庫相關(guān)分析工具將分類與具體基因聯(lián)系起

2、來，從而對(duì)這個(gè)基因的功能進(jìn)行描述。在芯片的數(shù)據(jù)分析中，研究者可以找出哪些變化基因?qū)儆谝粋€(gè)共同的GO功能分支，并用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法檢定結(jié)果是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，從而得出變化基因主要參與了哪些生物功能。EASE（ExpressingAnalysisSystematicExplorer）是比較早的用于芯片功能分析的網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)。由美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院（NIH）的研究人員開發(fā)。研究者可以用多種不同的格式將芯片中得到的基因?qū)隕ASE進(jìn)行分析，EASE會(huì)找出這一系列的基因都存在于哪些GO分類中。其最主要特點(diǎn)是提供了一些統(tǒng)計(jì)學(xué)選項(xiàng)以判斷得到的GO分類是

3、否符合統(tǒng)計(jì)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)。EASE能進(jìn)行的統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)主要包括Fisher精確概率檢驗(yàn)，或是對(duì)Fisher精確概率檢驗(yàn)進(jìn)行了修飾的EASE得分（EASEscore）。由于進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)的GO分類的數(shù)量很多，所以EASE采取了一系列方法對(duì)“多重檢驗(yàn)”的結(jié)果進(jìn)行校正。這些方法包括弗朗尼校正法（Bonferroni），本杰明假陽性率法（Benjaminifalsediscoveryrate）和靴帶法（bootstraping）。同年出現(xiàn)的基于GO分類的芯片基因功能分析平臺(tái)還有底特律韋恩大學(xué)開發(fā)的Onto-Express。2002年，挪威大學(xué)和

4、烏普薩拉大學(xué)聯(lián)合推出的Rosetta系統(tǒng)將GO分類與基因表達(dá)數(shù)據(jù)相聯(lián)系，引入了“最小決定法則”（minimaldecisionrules）的概念。它的基本思想是在對(duì)多張芯片結(jié)果進(jìn)行聚類分析之后，與表達(dá)模式不相近的基因相比，相近的基因更有可能參與相同的生物學(xué)功能的實(shí)現(xiàn)。比較著名的基于GO分類法的芯片數(shù)據(jù)分析網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)還有七十多個(gè)，表1列舉了其中的一部分。二、通路分析法通路分析是現(xiàn)在經(jīng)常被使用的芯片數(shù)據(jù)基因功能分析法。與GO分類法（應(yīng)用單個(gè)基因的GO分類信息）不同，通路分析法利用的資源是許多已經(jīng)研究清楚的基因之間的相互作用，即生物學(xué)

5、通路。研究者可以把表達(dá)發(fā)生變化的基因列表導(dǎo)入通路分析軟件中，進(jìn)而得到變化的基因都存在于哪些已知通路中，并通過統(tǒng)計(jì)學(xué)方法計(jì)算哪些通路與基因表達(dá)的變化最為相關(guān)?，F(xiàn)在已經(jīng)有豐富的數(shù)據(jù)庫資源幫助研究人員了解及檢索生物學(xué)通路，對(duì)芯片的結(jié)果進(jìn)行分析。主要的生物學(xué)通路數(shù)據(jù)庫有以下兩個(gè)：①KEGG數(shù)據(jù)庫：迄今為止，KEGG數(shù)據(jù)庫（Kyotoencyclopediaofgenesandgenomes）是向公眾開放的最為著名的生物學(xué)通路方面的資源網(wǎng)站。在這個(gè)網(wǎng)站中，每一種生物學(xué)通路都有專門的圖示說明。②BioCarta數(shù)據(jù)庫：BioCarta是一

6、家生物技術(shù)公司，它在其公共網(wǎng)站上提供了用于繪制生物學(xué)通路的模板。研究者可以把符合標(biāo)準(zhǔn)的生物學(xué)通路提供給BioCarta數(shù)據(jù)庫。BioCarta數(shù)據(jù)庫不會(huì)檢驗(yàn)這些生物學(xué)通路的質(zhì)量，因此其中的資源質(zhì)量參差不齊，并且有許多相互重復(fù)。然而BioCarta數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)量巨大，且不同于KEGG數(shù)據(jù)庫，包含了大量代謝通路之外的生物學(xué)通路，所以也得到廣泛的應(yīng)用。最先出現(xiàn)的通路分析軟件之一是GenMAPP（genemicroarraypathwayprofiler）。它可以免費(fèi)使用，其最新版本為Gen-MAPP2。在這個(gè)軟件中，使用者可以用幾種靈

7、活的文件格式輸入自己的表達(dá)譜數(shù)據(jù)，GenMAPP的基因數(shù)據(jù)庫包含許多從常用的資源中得到的物種特異性的基因注釋和識(shí)別符（ID）。這些ID可以將使用者輸入的基因與不同的生物學(xué)通路的基因聯(lián)系起來。這些生物學(xué)通路存在于GenMAPP的MAPP文件中。MAPP文件需要時(shí)常下載更新。它包含有許多KEGG生物學(xué)通路，一些GenMAPP自己的生物學(xué)通路和許多GO分類的MAPP文件，全部操作簡(jiǎn)單明了。而且依靠其自帶的MAPPBuilder和MAPPFinder兩個(gè)軟件，使用者可以自己繪制生物學(xué)通路和對(duì)MAPP文件進(jìn)行檢索。由于使用者可以自己繪制

8、生物學(xué)通路保存為MAPP格式，這個(gè)文件很小易于在網(wǎng)絡(luò)上傳播，所以GenMAPP數(shù)據(jù)庫更有利于研究者之間的及時(shí)交流。由于上述特點(diǎn)，GenMAPP數(shù)據(jù)庫及軟件仍是現(xiàn)今免費(fèi)平臺(tái)里應(yīng)用比較廣泛的。2004年推出的PathwayMiner也是應(yīng)用較為廣泛的免費(fèi)通路分析網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，由美國(guó)亞