基因芯片數(shù)據(jù)分析與處理

第一章 概述1
第一節(jié) 分子生物學(xué)技術(shù)及基因、基因組科學(xué)發(fā)展歷史簡(jiǎn)介1
第二節(jié) 基因芯片技術(shù)簡(jiǎn)介3
一、基因芯片的基本概念4
二、基因芯片技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展4
三、基因芯片的應(yīng)用領(lǐng)域6
第三節(jié) 生物信息學(xué)與基因芯片的數(shù)據(jù)挖掘7
一、生物信息學(xué)的興起7
二、基因芯片的數(shù)據(jù)挖掘8
參考文獻(xiàn)9
第二章 微陣列基因芯片實(shí)驗(yàn)技術(shù)11
第一節(jié) 基因芯片的價(jià)值和分類(lèi)11
一、基因芯片的價(jià)值11
二、基因芯片的分類(lèi)12
第二節(jié) 基片的制備15
一、基片的類(lèi)型和性質(zhì)15
二、玻璃基片表面的修飾方法17
第三節(jié) 點(diǎn)樣探針的制備18
一、cDNA探針的制備19
二、基因組DNA探針19
三、寡核苷酸探針19
四、獨(dú)特的PMMM探針設(shè)計(jì)20
第四節(jié) 基因芯片點(diǎn)樣22
一、芯片點(diǎn)樣儀和點(diǎn)樣方式22
二、點(diǎn)樣后處理27
三、基因芯片的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)28
第五節(jié) 原位合成及納米結(jié)構(gòu)的基因芯片制備28
一、原位合成法制作基因芯片28
二、納米結(jié)構(gòu)的基因芯片制備31
第六節(jié) 表達(dá)譜基因芯片的檢測(cè)方法34
一、樣本選擇、處理和RNA的分離35
二、mRNA樣本標(biāo)記35
三、芯片雜交38
參考文獻(xiàn)39
第三章 統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)41
第一節(jié) 統(tǒng)計(jì)學(xué)的基本概念41
一、總體與樣本41
二、資料的統(tǒng)計(jì)描述42
三、隨機(jī)變量、概率與分布43
四、統(tǒng)計(jì)量45
第二節(jié) 假設(shè)檢驗(yàn)46
一、假設(shè)檢驗(yàn)的基本原理46
二、假設(shè)檢驗(yàn)的步驟47
三、假設(shè)檢驗(yàn)的基本方法47
第三節(jié) 方差分析54
一、完全隨機(jī)設(shè)計(jì)資料的方差分析54
二、隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料的方差分析55
三、多個(gè)樣本均數(shù)間的多重比較57
第四節(jié) 聚類(lèi)分析與判別分析簡(jiǎn)介57
一、聚類(lèi)分析58
二、判別分析59
參考文獻(xiàn)61
第四章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)62
第一節(jié) 樣品配對(duì)模式62
一、基因芯片實(shí)驗(yàn)的分類(lèi)62
二、樣品配對(duì)方案概述64
三、樣品配對(duì)模式的選擇66
第二節(jié) 樣品的重復(fù)及合并69
一、實(shí)驗(yàn)誤差的來(lái)源及重復(fù)樣品的使用69
二、樣品重復(fù)數(shù)量的確定70
三、樣品合并70
第三節(jié) 總結(jié)72
參考文獻(xiàn)72
第五章 基因芯片圖像的采集和處理74
第一節(jié) 基因芯片圖像的采集74
一、激光共聚焦掃描儀74
二、CCD掃描儀78
三、掃描儀的技術(shù)指標(biāo)79
第二節(jié) 基因芯片圖像的處理81
一、劃格83
二、分割84
三、信息提取87
四、質(zhì)量評(píng)估88
第三節(jié) 一些芯片掃描儀和芯片圖像處理
軟件的介紹88
一、激光共聚焦掃描儀90
二、激光非共聚焦掃描儀91
三、CCD基因芯片檢測(cè)儀92
參考文獻(xiàn)96
第六章 數(shù)據(jù)的預(yù)處理和歸一化98
第一節(jié) 數(shù)據(jù)的預(yù)處理98
一、背景的校正98
二、弱信號(hào)的處理99
三、數(shù)據(jù)的對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換101
四、重復(fù)數(shù)據(jù)的合并102
五、缺失數(shù)據(jù)的處理103
第二節(jié) 數(shù)據(jù)的歸一化104
一、cDNA芯片數(shù)據(jù)的歸一化105
二、Affymix芯片數(shù)據(jù)的歸一化115
參考文獻(xiàn)118
第七章 差異表達(dá)基因分析120
第一節(jié) 差異表達(dá)基因的挑選120
一、倍數(shù)法120
二、Z值法121
三、重復(fù)實(shí)驗(yàn)的判別方法121
四、其他方法124
五、總結(jié)125
第二節(jié) 研究差異表達(dá)基因的意義126
一、在基因組研究中的作用126
二、在藥物研究中的作用127
三、在醫(yī)學(xué)基礎(chǔ)研究中的作用129
參考文獻(xiàn)131
第八章 芯片數(shù)據(jù)的可靠性分析133
第一節(jié) 數(shù)據(jù)的評(píng)價(jià)133
一、差異表達(dá)基因的可靠性133
二、芯片數(shù)據(jù)重復(fù)性評(píng)價(jià)139
第二節(jié) 誤差來(lái)源分析142
一、生物學(xué)差異來(lái)源142
二、實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)誤差144
第三節(jié) 基因芯片的質(zhì)控體系149
一、直接點(diǎn)樣的基因芯片的質(zhì)控體系149
二、Affymetrix的寡核苷酸芯片質(zhì)控
體系及其產(chǎn)品質(zhì)量評(píng)估151
第四節(jié) 信號(hào)線(xiàn)性擴(kuò)增技術(shù)及其評(píng)估154
一、信號(hào)線(xiàn)性擴(kuò)增技術(shù)154
二、信號(hào)擴(kuò)增方法的可靠性評(píng)價(jià)154
參考文獻(xiàn)161
第九章 聚類(lèi)分析和可視化162
第一節(jié) 相似性（或距離）的度量162
一、歐氏距離162
二、馬氏距離163
三、Ｃhebychev距離164
四、Mahalanobis距離164
五、Minkowski距離164
六、平均點(diǎn)積164
七、向量間的角度165
八、協(xié)方差165
九、Pearson相關(guān)距離165
十、Spearman秩相關(guān)166
十一、互信息166
十二、ＫendallsTau167
第二節(jié) 聚類(lèi)算法167
一、系統(tǒng)聚類(lèi)168
二、分割聚類(lèi)172
第三節(jié) 二維聚類(lèi)177
一、耦聯(lián)二維聚類(lèi)177
二、區(qū)組聚類(lèi)177
第四節(jié) 主成分、SVD和基因修剪178
一、主成分178
二、奇異值分解178
三、基因修剪179
參考文獻(xiàn)179
第十章 微陣列實(shí)驗(yàn)中的分類(lèi)方法181
第一節(jié) 概述182
一、利用基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)進(jìn)行生物樣本分類(lèi)183
二、分類(lèi)的背景183
三、基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)184
第二節(jié) 不同分類(lèi)方法的概述184
一、分類(lèi)及統(tǒng)計(jì)決策論184
二、費(fèi)歇線(xiàn)性判別分析186
三、線(xiàn)性判別和二次判別分析186
四、線(xiàn)性判別分析的擴(kuò)展188
五、最近鄰分類(lèi)器188
六、決策樹(shù)190
七、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)法194
八、支持向量機(jī)197
九、Parzen窗204
第三節(jié) 分類(lèi)中的一般問(wèn)題205
一、特征選取205
二、標(biāo)準(zhǔn)化和距離函數(shù)206
三、缺失值填充207
四、多分類(lèi)問(wèn)題208
第四節(jié) 性能評(píng)價(jià)209
一、偏差、方差和誤差率209
二、再置換估計(jì)210
三、倍數(shù)交叉驗(yàn)證法210
四、解靴帶估計(jì)210
第五節(jié) 實(shí)例分析211
一、基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)211
二、數(shù)據(jù)預(yù)處理212
三、支持向量機(jī)軟件應(yīng)用213
參考文獻(xiàn)216
第十一章 微陣列技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化218
第一節(jié) MIAME規(guī)則218
一、MIAME規(guī)則的具體內(nèi)容219
二、MIAME表單221
三、MIAME的目前與將來(lái)222
第二節(jié) Affimetrix芯片系統(tǒng)與MIAME規(guī)則223
一、遵循MIAME規(guī)則224
二、Affimetrix實(shí)驗(yàn)的MIAME表單225
三、Affimetrix的RNA抽提、清洗、標(biāo)記和雜交規(guī)范225
參考文獻(xiàn)227
第十二章 基因芯片數(shù)據(jù)的基因注釋和功能分析228
第一節(jié) 單一基因的注釋228
一、一般的注釋228
二、關(guān)于疾病的信息233
三、蛋白質(zhì)家族的信息234
第二節(jié) 轉(zhuǎn)錄因子調(diào)節(jié) 的分析235
一、Transfac數(shù)據(jù)庫(kù)236
二、轉(zhuǎn)錄因子研究中的統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)238
第三節(jié) GeneOntology數(shù)據(jù)庫(kù)中基因功能分類(lèi)的分析240
一、GeneOntology數(shù)據(jù)庫(kù)240
二、GO數(shù)據(jù)庫(kù)相關(guān)分析的工具241
第四節(jié) 生物學(xué)通路和生物學(xué)相互作用的
分析243
一、生物學(xué)通路中的基因分析244
二、生物學(xué)網(wǎng)絡(luò)中的基因分析249
三、基因芯片數(shù)據(jù)中使用者自己定義的基因集的分析250
參考文獻(xiàn)251
第十三章 系統(tǒng)生物學(xué)及基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)252
第一節(jié) 系統(tǒng)生物學(xué)簡(jiǎn)介252
第二節(jié) 基因轉(zhuǎn)錄調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成253
一、基因轉(zhuǎn)錄過(guò)程簡(jiǎn)介253
二、研究轉(zhuǎn)錄因子及其調(diào)控基因的實(shí)驗(yàn)方法254
三、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)與圖形254
第三節(jié) 用高斯圖形模型推導(dǎo)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)257
第四節(jié) 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型在基因芯片數(shù)據(jù)中的應(yīng)用259
一、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介259
二、學(xué)習(xí)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)261
三、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)方法在基因芯片數(shù)據(jù)
方面的應(yīng)用262
第五節(jié) 從時(shí)間序列數(shù)據(jù)中推導(dǎo)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)266
一、基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)模型的“事件模型”266
二、關(guān)于基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的“動(dòng)態(tài)概率模型”268
第六節(jié) 通過(guò)基因擾動(dòng)來(lái)推導(dǎo)基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的反義工程方法270
第七節(jié) 結(jié)論271
參考文獻(xiàn)272
第十四章 基因芯片技術(shù)的應(yīng)用——從基因篩選到臨床診斷274
第一節(jié) 基因表達(dá)譜研究與臨床腫瘤學(xué)274
一、確定腫瘤亞型275
二、識(shí)別腫瘤的組織來(lái)源276
三、預(yù)后分析276
四、存在問(wèn)題277
第二節(jié) 微矩陣芯片和遺傳多態(tài)性278
一、單核苷酸多態(tài)性簡(jiǎn)介278
二、基因多態(tài)性與疾病易感性279
三、基因多態(tài)性作為遺傳標(biāo)記的應(yīng)用279
四、基因多態(tài)性與個(gè)性化用藥280
五、基因多態(tài)性和基因芯片檢測(cè)技術(shù)281
第三節(jié) 微矩陣和基因拷貝數(shù)變化282
一、cDNA陣列CGH283
二、基因組陣列CGH283
第四節(jié) 微矩陣和感染性疾病284
一、微生物的鑒定和分型285
二、耐藥性研究286
三、致病機(jī)理研究287
第五節(jié) 微矩陣芯片的其他應(yīng)用288
一、微矩陣芯片和DNA甲基化分析288
二、轉(zhuǎn)錄因子結(jié)合位點(diǎn)分布290
三、展望291
參考文獻(xiàn)292
第十五章 主要數(shù)據(jù)分析軟件的介紹295
第一節(jié) 分析軟件在基因芯片技術(shù)中的地位295
第二節(jié) 主要圖像和數(shù)據(jù)處理軟件296
一、基因芯片圖像分析軟件GenePixPro296
二、AffymetrixGCOS系統(tǒng)297
三、Cluster和TreeView程序298
四、GeneSpring300
五、SpotFireDecisionSuite300
六、SAM和PAM302
七、R平臺(tái)及生物導(dǎo)體303
八、MATLAB生物信息工具箱304
第三節(jié) 基因表達(dá)譜公共數(shù)據(jù)庫(kù)304
一、NCBIGeneExpressionOmnibus(GEO)基因表達(dá)數(shù)據(jù)專(zhuān)用庫(kù)304
二、EBIArrayExpress和SMD307
三、微陣列數(shù)據(jù)庫(kù)的建立和管理307
第四節(jié) 基因注釋數(shù)據(jù)庫(kù)的訪(fǎng)問(wèn)308
一、斯坦福大學(xué)SMD/SOURCE309
二、UCSC基因組瀏覽器309
三、mySQL客戶(hù)310
參考文獻(xiàn)311
第十六章 展望312
第一節(jié) 后基因組研究的趨勢(shì)——系統(tǒng)生物學(xué)312
一、系統(tǒng)生物學(xué)的啟動(dòng)312
二、系統(tǒng)生物學(xué)的發(fā)展趨勢(shì)313
第二節(jié) 后基因組應(yīng)用研究發(fā)展的
趨勢(shì)——基因組醫(yī)學(xué)314
第三節(jié) 基因芯片技術(shù)在系統(tǒng)生物學(xué)和
基因組醫(yī)學(xué)中的地位316
一、基因芯片及數(shù)據(jù)挖掘在基礎(chǔ)研究中的地位316
二、基因芯片技術(shù)在基因組醫(yī)學(xué)分子診斷中的應(yīng)用趨勢(shì)316
參考文獻(xiàn)318