怎样分析一个新的基因

分析新的基因方法：

工具/原料

• 基因表达数据的csv文件

• 数据的分组信息的csv文件

• Excel

准备数据文件

• 1

  首先我们需要一个表达谱数据的csv文件表。这些基因表达数据一般是在实验结束之后就会产生，是我们分析的源文件。

  表达谱的格式为：

  文件的A1单元格留白；

  文件的第一行，写的是样本的唯一识别号，这个识别号可以自行指定，但请确保每个样本为一列且识别号都不同。

  文件的第一列（A列)，写的是基因简称，每个基因在HGNC网站的列表中都有且唯一。

  数据格式如图所示：

• 2

  其次我们需要一个记录着表达谱数据的来源和分组的csv文件表。

  这一个csv文件记录着每一个样本的分组和其他信息。

  分组信息表的格式为：

  文件的A1单元格留白；

  文件的第一列（A列)，写的是样本的唯一识别号，这个识别号与表达谱数据表中的样本识别号一一对应。

  文件的第一行则记录着对应的分组信息，并且分组信息一般命名为groups。

  数据格式如图所示：

  END

进行分析

• 1

  登录基因云馆，右上角点登录系统。输入账号密码进行登录。没有账号可以快速免费注册一个。

• 2

  右侧选择 “预处理 > 表达集生成器”。

  将上一步准备好的文件“表达谱数据的csv表文件”放入matrix；

  “表达谱分组信息的csv表文件”放入pData；

  最后填写一个saveName表示保存文件的文件名。

  点击运行

• 3

  生成与步骤2中的saveName填写的文件名对应的RData数据文件就可以进行后续的差异分析了。

  同时，最好点击eSet_create.html报告查看生成的文件的简要信息。

  END

差异基因分析

• 右侧选择“差异分析 > 差异基因分析”；

  在inputset*栏目里放入上一步生成的RData，剩余参数如下选择。

  logFC代表倍增关系，一般是1-2，这里请选择1，如果差异基因过少可以适当降低；

  pvalue代表p值，一般选择0.05，这里即选择0.05，如果差异基因过多可以适当降低；

  genenamesets代表要单独显示表达变化的基因，这里填写可以 AHNAK2；

  点击“运行”进行分析。

  

• 分析时间长度约为1-2分钟；

  点击结果页面的DEG_GENE.html链接，查看结果报告。

  差异基因的结果也就做出来了。你也可以试试其他参数，获得理想的结果。