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大家能不能来说说生物信息学在你们研究中的作用？
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作者:
farui
时间:
2015-8-3 18:14
标题:
大家能不能来说说生物信息学在你们研究中的作用？
比如，你们都搜集什么样的数据，采用什么样的方法处理数据，在数据处理中有什么困难，或是现在的处理方法有什么不足，希望有什么样的改进和特别的处理方法
( a4 J5 d" C0 J: A3 C
大家都来谈谈，好吗？
作者:
daiying5200000
时间:
2015-8-4 10:18
我测序得到全外显子序列数据，通过过滤后剩下300多个意义未知的非同义突变，针对患者的临床特征复杂，请问如何进一步分析。
作者:
farui
时间:
2015-8-4 19:05
你接下来是要去除结果中的false positives。我看有的文献上是做精细的sequencing analysis，把已知的fasle positives都去除，再分析，可以得到的consensus结果。我没有做过这些，具体的步骤你可以在网上找找。
作者:
daiying5200000
时间:
2015-8-10 09:53
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farui
的帖子
7 U, i* o8 X8 H& N3 ]( [' ~
. N$ N3 ]7 g s, m
多谢多谢
作者:
farui
时间:
2015-8-10 20:16
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daiying5200000
的帖子
' @8 ]! _& q6 ^6 Z2 V" I* d6 C$ |; ?
+ C& v( D* s3 ~
不客气，您是做哪种疾病的研究？
作者:
farui
时间:
2015-8-10 20:23
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daiying5200000
的帖子
2 D) Q) o& D" g1 n3 P$ h/ j
% _$ a+ O) {# K g! s
难道这里的朋友很少使用高通量的方法吗？为什么很少人对这个话题感兴趣？
作者:
farui
时间:
2015-8-12 18:18
& M% {1 F$ w# x: U
自己顶，大家踊跃发言呀
作者:
embryonic12
时间:
2015-8-13 17:18
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farui
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5 o0 U' w% Y7 `- ]) B
( T$ p* n* d0 y; B" S; v
我有一些microRNA芯片的数据，但不知道如何分析，生信息知识为零。而且预测靶基因后得到很多基因，不知道怎么缩小范围，确定真正有价值的基因进行下面的研究。看样子您是高手了，能否给点指点意见。高通量我们这也有人做，都是有钱的组。
作者:
farui
时间:
2015-8-13 18:14
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embryonic12
的帖子
/ Z$ T9 f3 R2 {
: b' x. [" Y1 Y! _. u6 U$ D4 z
shame...我不是啥高手，就懂三脚猫的功夫，不敢自称高手，我也是来学习的。
c9 S2 ^7 ]! Z; y; b
你给的信息量有点少，很难给出明确的回答
8 c( n; ^& x4 D( X
你的microRNA数据是时间序列还是control/case类型？是和mRNA同时测得的，还是单独得到的？我曾经做过对microRNA和mRNA的表达数据一起作聚类分析，和microRNA有负相关的mRNA就是可能的靶基因，对这些靶基因作GO term分析，pathway分析，binding site分析，可以缩小范围。但这些方法要结合具体的研究作相应的调整。
* z- L( N( d9 [* V4 h/ i7 Z( d
作者:
embryonic12
时间:
2015-8-13 23:12
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farui
的帖子
# ?% }9 ]2 c8 C' n b$ {
1 Y3 G- m& F1 K! x: ~+ K
microRNA数据是control/case类型。不是和mRNA同时测得的，是单独得到的。那时候同时做的还很少。这种情况怎吗办呢？
作者:
farui
时间:
2015-8-13 23:39
我个人有两个想法供你参考
$ {$ Y5 X: m6 D* p4 D. R
1，你可以用你现有的数据，作differential expression分析，如果你的数据足够新颖，你可以从中挖掘有用的信息，比如比对以前的文献，有没有新的microRNA出现在你的结果里；
% a m+ c& e& s! }( J% r8 [: S i) y
2，你可以在公共的数据库，比如NCBI的GEO里找和你的实验相同的mRNA和microRNA同时的数据，然后一起分析；
" D' a! G+ _; M) X" a4 D
再不行，我就不知道了，从新实验？。。。。
作者:
embryonic12
时间:
2015-8-14 12:56
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farui
的帖子
: U& P9 E2 \: M. `
7 k1 K& M- u4 k. g) U3 {
靶基因预测来了，你会做kegg通路富集吗？
作者:
farui
时间:
2015-8-14 18:03
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embryonic12
的帖子
' _9 c8 S$ g5 ]
: _/ ?4 o" E) R7 J+ Q( }7 d
做pathway enrichment分析的数据库，免费的，我知道有两个比较好，一个是你说的KEGG，一个是Reactome，据我所知，现在大家比较偏向使用Reactome。很多软件，比如Bioconductor和Cytoscape都有与KEGG和Reactome的接口，使用很方便。
. C; \3 o4 E. J) V; x
- g+ l, A6 g$ F E$ o
你可以看下面这个教程，如果使用Bioconductor中的ReactomePA包
- r/ Y* Z/ G4 }5 c0 O! W% ]7 G
http://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/ReactomePA/inst/doc/ReactomePA.html
0 ]2 ?5 u% Z, Z4 L8 a
( Y* ^# Z4 D7 P6 ?3 W9 u
商用的数据库，我知道的只有Elesvier开发的Pathway Studio
作者:
embryonic12
时间:
2015-8-16 18:42
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farui
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! J% e D2 X# L2 F! o; P
4 x V. b; q0 t7 ^1 N3 b
谢谢！
作者:
farui
时间:
2015-8-22 02:17
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embryonic12
的帖子
6 w# S. j+ m" r, V4 r1 K
- e! O( A9 h/ F3 g! L
不客气
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& M% {1 F$ w# x: U