【通俗理解】生物信息学数据分析——火山图、富集分析与PPI网络构建

【通俗理解】生物信息学数据分析------火山图、富集分析与PPI网络构建

关键词提炼

#火山图 #富集分析 #PPI网络 #R语言 #生物信息学

第一节:火山图、富集分析与PPI网络的核心概念

1.1 火山图

火山图是一种用于展示基因表达差异分析结果的图形,横轴表示基因表达变化的倍数(如log2FoldChange),纵轴表示统计显著性(如-log10(p-value))。图中显著上调和下调的基因分别位于图的两侧,形成类似火山的形状,因此得名。

1.2 富集分析

富集分析是一种统计方法,用于确定一组基因是否在某些生物过程、细胞组分或分子功能中显著富集。通过比较实验组和对照组中基因的差异表达情况,可以揭示这些基因可能参与的生物学过程。

1.3 PPI网络

PPI(Protein-Protein Interaction)网络是指蛋白质之间的相互作用关系网络。在生物信息学中,PPI网络常用于分析蛋白质的功能、预测蛋白质复合物以及理解生物过程的分子机制。

第二节:相关公式与解释

2.1 火山图相关公式

虽然火山图本身不涉及复杂的数学公式,但其背后的差异表达分析通常涉及t检验或ANOVA等统计方法。这里以t检验为例,简要介绍其背后的逻辑:

t = X ˉ 1 − X ˉ 2 s X ˉ 1 − X ˉ 2 t = \frac{\bar{X}_1 - \bar{X}2}{s{\bar{X}_1 - \bar{X}_2}} t=sXˉ1−Xˉ2Xˉ1−Xˉ2

其中, X ˉ 1 \bar{X}_1 Xˉ1 和 X ˉ 2 \bar{X}2 Xˉ2 分别是实验组和对照组的平均表达量, s X ˉ 1 − X ˉ 2 s{\bar{X}_1 - \bar{X}_2} sXˉ1−Xˉ2 是两组差异的标准误。t值用于计算p值,进而判断差异是否显著。

2.2 富集分析相关公式

富集分析常使用超几何分布检验来评估基因集的显著性。超几何分布的概率质量函数为:

P ( X = k ) = ( M k ) ( N − M n − k ) ( N n ) P(X=k) = \frac{{M \choose k} {N-M \choose n-k}}{{N \choose n}} P(X=k)=(nN)(kM)(n−kN−M)

其中,N是总基因数,M是特定类别(如某个生物过程)中的基因数,n是差异表达基因的总数,k是差异表达基因中属于该类别的基因数。

2.3 PPI网络构建

PPI网络的构建通常不涉及特定的数学公式,而是基于已知的PPI数据库(如STRING、BioGRID等)来构建网络。网络中的节点代表蛋白质,边代表蛋白质之间的相互作用。

第三节:公式探索与推演运算

3.1 火山图的构建与解读

火山图的构建通常涉及以下几个步骤:

  1. 计算每个基因的log2FoldChange和-log10(p-value)。
  2. 根据设定的阈值(如padj < 0.05且|log2FoldChange|>1)筛选显著差异表达的基因。
  3. 使用绘图软件(如R语言的ggplot2包)绘制火山图,并在x=-1和x=1处添加垂直线,在y=-log10(0.05)处添加水平线。

3.2 富集分析的推演

富集分析的过程可以概括为:

  1. 选择一个或多个感兴趣的基因集。
  2. 使用超几何分布检验或类似方法计算这些基因集在特定生物过程、细胞组分或分子功能中的富集显著性。
  3. 根据p值调整富集结果的排序,选择最显著的富集项进行进一步分析。

3.3 PPI网络的构建与分析

PPI网络的构建步骤包括:

  1. 从PPI数据库中检索选定基因之间的相互作用关系。
  2. 使用网络可视化工具(如Cytoscape)构建并展示PPI网络。
  3. 分析网络中的关键节点和模块,揭示蛋白质之间的相互作用关系及其生物学意义。

第四节:核心代码示例(R语言)

由于直接提供完整的R代码超出此回答的范围,以下是一个简化的R语言代码框架,用于说明如何开始火山图的绘制和富集分析:

r 复制代码
# 假设de_results是一个包含log2FoldChange和padj的DataFrame
library(ggplot2)

# 绘制火山图
ggplot(de_results, aes(x=log2FoldChange, y=-log10(padj))) +
  geom_point(alpha=0.6) +
  geom_vline(xintercept=c(-1, 1), linetype="dashed", color="red") +
  geom_hline(yintercept=-log10(0.05), linetype="dashed", color="blue") +
  theme_minimal() +
  labs(title="Volcano Plot", x="Log2 Fold Change", y="-Log10(Padj)")

# 富集分析(假设使用clusterProfiler包)
library(clusterProfiler)

# 假设geneList是一个包含基因名和对应log2FoldChange的向量
# enrichKEGG函数用于KEGG通路富集分析
enrichKEGG(gene = names(geneList), organism = 'hsa', pvalueCutoff = 0.05, qvalueCutoff = 0.2)

注意:上述代码仅为示例,实际使用时需要根据具体数据和需求进行调整。

第五节:参考信息源

  • Bioconductor: 提供丰富的R包用于生物信息学数据分析。
  • clusterProfiler: 一个用于基因集富集分析的R包。
  • STRING: 一个提供PPI数据的在线数据库。
  • Cytoscape: 一个用于网络可视化和分析的开源软件。
相关推荐
阡之尘埃6 小时前
Python数据分析案例61——信贷风控评分卡模型(A卡)(scorecardpy 全面解析)
人工智能·python·机器学习·数据分析·智能风控·信贷风控
龙哥·三年风水8 小时前
群控系统服务端开发模式-应用开发-个人资料
分布式·php·群控系统
布说在见8 小时前
层次与网络的视觉对话:树图与力引导布局的双剑合璧
信息可视化·数据挖掘·数据分析
Dingww101112 小时前
梧桐数据库中的网络地址类型使用介绍分享
数据库·oracle·php
全栈开发圈15 小时前
新书速览|Spark SQL大数据分析快速上手
sql·数据分析·spark
spssau15 小时前
多分类logistic回归分析案例教程
分类·数据挖掘·数据分析·回归·回归分析·logistic回归·spssau
Genius Kim15 小时前
SpringCloud Sentinel 服务治理详解
spring cloud·sentinel·php
我就说好玩17 小时前
2020年美国总统大选数据分析与模型预测
大数据·python·数据挖掘·数据分析·pandas·sklearn
Aloudata18 小时前
在全域数据整合过程中,如何确保数据的一致性和准确性
大数据·数据库·人工智能·数据挖掘·数据分析
安静的_显眼包O_o18 小时前
【机器学习】连续属性离散化与sklearn.preprocessing.KBinsDiscretizer
数据挖掘·数据分析