• 明確待研基因生物學功能，但對于下游機制研究一籌莫展？
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吉凱基因Patharray™服務(wù)幫助您更好更快的進行深入的機制研究！ 
目前主流的研究思路都是從一個待研基因出發(fā)，通過尋找明星的通路或者直接作用的明星基因來解釋一個臨床問題或者提出一個科學假說，那么找到這個明星通路或者明星基因就顯得至關(guān)重要，吉凱基因通過10多年的努力，建立了一套完整疾病基因數(shù)據(jù)庫、基因作用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)庫，在目的細胞中敲減或過表達目的基因后，幫助您在所研究方向上靶向明星通路并且提供后續(xù)的研究建議。
 

芯片綜合產(chǎn)品分析流程

數(shù)據(jù)分析樣例 
1.  芯片數(shù)據(jù) QC 
1.1 Signal Histogram 
 
芯片的信號值分布圖。每條信號分布曲線的重合度越好表示芯片實驗的可靠性越高。 
 

1.2 Relative Signal Box Plot 
 
芯片Normalization后的箱型圖，紅線是baseline。此圖表示了每張芯片數(shù)據(jù)在進行permutation后的百分位數(shù)分布，它們的分布越接近，數(shù)據(jù)的重復性就越高。 
 

1.3 Pearson's Correlation (signal) 
 
芯片的相關(guān)系數(shù)圖，表示所有芯片兩兩之間的相關(guān)程度，本圖使用皮爾森相關(guān)系數(shù)，當系數(shù)等于1.0時未完全正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)越接近1.0，其相關(guān)性越高。
 
1.4 PCA 
  
PCA (Principal Component Analysis), 主成分分析。用來表示每張芯片在組內(nèi)組間的相似和差異度。
 
2.  芯片數(shù)據(jù)分析 
2.1  有顯著差異表現(xiàn)的基因數(shù)目 
根據(jù)實驗設(shè)計要求，將差異基因的比較結(jié)果以下表呈現(xiàn)，基因表現(xiàn)有顯著差異的篩選標準為必須符合丨FC丨要大于2，并且P value值要小于0.05，詳細基因表達分析見“數(shù)據(jù)分析報告” 

 

 
2.2  火山圖 
 
 
2.3  散點圖 
 
 
2.4  聚類圖 
 
 

3. Pathway 和 GO 分析 
根據(jù)篩選出的差異基因，進行Pathway分析和Gene Ontology分析（即GO分析）。
根據(jù)生物學功能的不同，將差異基因進行Pathway Analysis，計算包含多少差異基因，并列式基因名稱。
 
Pathway 分析 
 
 
GO 分析 
 
 
 
 
 4.  深入分析 
根據(jù)初步分析結(jié)果，挑選感興趣的pathway/gene進行深入分析。
 
 
 
 
  
 

5.下游基因驗證  
 




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