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        動植物組學Animal and Plant Genomics

        RESULT DISPLAY結果展示

        • 轉錄本組裝

          Reads比對到基因組后,將會用Cufflinks進行組裝,考慮到覆蓋度存在gap而導致轉錄本組裝不完整的情況,我們更傾向于基于參考序列的組裝方式(reference annotation based transcripts, BRAT)。Cufflinks會根據參考轉錄本構建出人工reads,來彌補測序中低覆蓋度的影響,這些reads將會與比對上的序列一起用于組裝。最后一步組裝出來的轉錄片段會與參考基因進行比較,與已知轉錄本一致的片段將會被去掉。


        • 基因表達水平分析

          其中,M=log2(FoldChange),A=log2(CPM),縱坐標表示差異倍數,橫坐標表示平均表達量。該圖反映出整體差異倍數和平均表達量之間的關系,用于對差異基因的權衡,其中紅色的點表示差異顯著的基因,黑色的點代表差異不顯著的基因。


        • 差異基因表達水平聚類

          差異基因聚類分析用于判斷不同實驗條件下差異基因表達量的聚類模式。通過將表達模式相同或相近的基因聚集成類,從而識別未知基因的功能或已知基因的未知功能;因為這些同類的基因可能具有相似的功能,對所有差異基因進行聚類分析。


        • KEGG富集分析

          在生物體內,不同基因間通過相互協調行使其生物學功能?;赑athway顯著性富集分析有助于確定差異基因參與的主要生化代謝途徑和信號轉到途徑。KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)是有關Pathway的主要公共數據庫(Kanehisa,2008)。Pathway顯著性富集分析以KEGG Pathway為單位,應用超幾何檢驗,找出差異基因相對于所有有注釋的基因顯著富集的pathway。




        • 橫軸:Rich factor指差異表達的基因中位于該pathway條目的基因數目與所有有注釋基因中位于該pathway條目的基因總數的比值,Rich factor值越大表示富集程度越高;圓點越大此pathway中候選靶基因個數越多,而點的顏色對應于不同的qvalue范圍??v軸:pathway名稱。



        • 差異基因GO富集分析

          GO功能顯著性富集分析給出與基因組背景相比,在差異基因中顯著富集的GO功能條目,從而給出差異基因與哪些生物學功能顯著相關。該分析首先把差異基因向GO數據庫 (http://www.geneontology.org) 的各個term映射,計算每個term的基因數目,從而得到具有某個GO功能的基因列表及基因數目。然后找出與整個基因組背景相比,在差異基因中顯著富集。采用GOstat進行GO富集分析,此方法可以用于差異基因的篩選和GO term富集分析,以柱狀圖的形式展示富集結果,并用topGO方法對差異上下調基因進行GO的有向無環圖分析。




        • 每個節點代表一個GO術語,方框代表的是富集程度為TOP5的GO,顏色的深淺代表富集程度,顏色越深就表示富集程度越高,每個節點上展示了該TERM的名稱及富集分析的p-value.,若結果文件夾沒有存在對應的圖則是在該富集程度沒有富集到。



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