基因调节学习笔记

这是一篇关于基因调节网络分析和案例分析的思维导图，内容涵盖了蛋白蛋白相互作用、转录因子调节关系、非编码RNA调节等，收藏下图学习吧！

基因调节网络分析

• 蛋白互作、转录因子调节关系数据库
  • 蛋白蛋白相互作用
    • ●STRING
      • https://string- db.org/
      • 第一栏输入蛋白名、蛋白描述、基因名；第二栏选择物种
    • ●MIPS
      • http://mips.gsf.de/proj/ppi/
      • 只选取单通量实验验证的数据，更可靠
    • ●BioGRID
      • https://thebiogrid.org/
    • ●IntAct
    • ●HPRD
      • http://www.hprd.org/
      • 查询- Query 浏览-Browse 比对-Blost
  • 转录因子调节关系
    • ●TRRUST
      • http://www.grnpedia.org/trrust
      • 如输入多个基因，用逗号分隔
      • Target-调节的靶基因 TF-上游调节的TFs
    • ●Cistrome
      • http://www.cistrome.org/Cistrome/Cistrome_ Project.html
      • 查询高通量数据检测的转录因子靶基因数据库，具有一定的可信度
      • 从左往右：选择物种、细胞系、转录因子
• 非编码RNA调节网络数据库
  • ●miRTarBase
  • ●TarBase
  • 实验验证
  • ●TargetScan
  • ●miRDB
  • ●miRcode
  • 预测
  • 非编码RNA综合数据库：starBase（http://starbase.sysu.edu.cn/）
• 基因网络图的展示、Cytoscape软件
  • RegNetwork （http:/:/www.egnetworkweb .org/）
  • Cytoscape的使用 (http://www.cytoscape.org/)
    • File --->Import --->Network --->File（选择文件 interaction）
    • Layout ---> Edge-Weighted Spring Embedded layout
    • 设置边的颜色
    • 更改节点颜色 File > import > table > file
• 基于公共数据库进行 课题研究的案例分析
  • GEO
    • 区别
      • GEO Datasets:不仅包含原始数据，而且还对数据进行了处理和分析，如差异表达的基因和聚类热图。
      • GEO Profiles:提供单个基因在整个dataset中所有样本的表达情况。
    • ID
      • ●GSMXXX: Sample ID,包含sample的具体信息，包括样品来源、处理方式、数据分析流程等
      • ●GSEXXX: 包含一组样本，提供整套研究数据的信息，包括实验设计、背景及分析等
      • ●GDSXXX: GEO Dataset ID, may include one or more GSE,还包含该套数据的分析结果
      • ●GPLXXX: Array/Sequencing platform ID
    • 输入关键词后，左边导航条上选择Customize,可对搜索结果按数据检测平台的类型进一步限定。
    • 格式
      • ●DataSet full SOFT file (recommended):包含数据集信息、实验样本信息、表达值、全面的最新的基因注释(tab分 割的text格式)
      • ●DataSet SOFT file:包含数据集信息、实验样本信息、表达值和基因Symbol (tab分 割的text格式)
      • ●Series family SOFT file:包含完整的、原始的、提交者提供的关于该数据集的记录(tab分割的text格式)
      • ●Series family MINiML file:包含完整的、原始的、提交者提供的关于该数据集的记录( XML格式）
      • ●Annotation SOFT file:包含全面的最新的基因注释(tab分 割的text格式)
    • GEO2R
      • 读取GEO提供的matrix文件， 利用R包limma分析差异表达的基因。
      • 设置各组别的样本
      • 分析结果(Top250)/Analyze
      • 设置显示的列
        • 点击倒三角符号查看该基因在各样本的表达信息
        • 利用Profile graph查看特定基因在个样本的表达信息
      • 本地利用excel筛选差异表达基因
        • 差异上调: adjusted FDR<0.05， log(FC)>1
        • 差异下调: adjusted FDR<0.05，log(FC)<-1
      • 利用Gene Ontology ( http://www.geneontology.org/) 进行差异表达基因的富集分析
        • 复制到excel进行作图
      • 利用STRING ( https://string-db.org/) 进行蛋白蛋白相互作用网络分析
  • TCGA
    • 分析的利器: FIREBROWSE http://firebrowse.org/
      • 1.获取癌症突变的基因
      • 2.筛选与临床特征相关的基因
      • 3.挖掘拷贝变异与基因表达的关系
      • 4.挖掘表达与甲基化相关的基因
      • 5.探索临床特征与DNA甲基化的关系
      • 6.结合表达相关性鉴定miRNAs的靶基因
      • 7.信号通路分析