1. 程式人生 > >使用GEO資料庫來篩選差異表達基因,KOBAS進行KEGG註釋分析

使用GEO資料庫來篩選差異表達基因,KOBAS進行KEGG註釋分析

前言

本文主要演示GEO資料庫的一些工具,使用的資料是2015年在Nature Communications上發表的文章Regulation of autophagy and the ubiquitin-proteasome system by the FoxO transcriptional network during muscle atrophy.[pubmed:25858807]

作者通過將FoxO1-3-4-floxed小鼠(FoxO1,3,4 f / f)與表達Cre重組酶的轉基因系在MLC1f啟動子的控制下交叉,在肌肉中特異性地產生敲除的FoxO 1,3,4以產生肌肉特異性FoxO1,3,4三重敲除小鼠。這些小鼠要麼自由進食,要麼飢餓,隨後分別提取

4種情況小鼠的RNA,使用Affymetrix提供的試劑盒並根據標準Affymetrix方案製備,標記並與Affymetrix Mouse Genome 430 2.0 Arrays雜交cRNA分析腓腸肌的基因表達。

GEO資料庫篩選差異基因

首先,開啟NCBI(https://www.ncbi.nlm.nih.gov/),如下圖所示選擇GEO Datasets,輸入GDS5656,點選Search。

點選搜尋到的結果

點選樣品分類號,我們可以看到該研究的詳情,包括文章研究內容、實驗方案設計、樣本詳情等。

點選Analyze with GEO2R,利用線上工具進行資料分析。將4個樣本分成了兩組,分組完畢後,點選save all results,獲取兩組之間的差異表達基因。

 

 

 得到如下所示的文字內容,將其貼上到記事本(例如,儲存為result.txt),然後匯入到excel中(資料→自文字,選擇result.txt檔案匯入),準備進行篩選。

下一步,我們需要對差異表達基因的資料進行進一步的篩選。在這裡,我們將p.value(p值,象徵著差異的顯著性)和logFC(log2處理過的fold change值,象徵著差異的倍數)設定為: p.value<0.01, logFC<-2 or logFC>2。即差異表達非常顯著,並且差異表達在4倍或-4倍以上(原文使用的是1.5倍閾值)。具體做法參見下圖。

 

 最後我們可以在EXCEL左下角的狀態列看到,一共篩選出來738個條目。

使用BioDBnet將geneSybol轉換為Ensembl Gene ID

biodbnet(https://biodbnet-abcc.ncifcrf.gov/db/) db2db工具支援多個數據庫gene id之間轉換

 

 使用BioDBnet將geneSybol轉換為Ensembl Gene ID,下載轉換完的結果

 

 使用KOBAS進行KEGG註釋分析

1. 輸入型別選擇:Ensembl Gene ID

2. 物種選擇:Mus musculus(mouse)

3. 貼上Ensembl Gene ID列表

4. 資料庫 Clear All取消Pathway、Disease、GO全部選項,只選擇KEGG Patway

點選RUN

分析結果連結:http://kobas.cbi.pku.edu.cn/result_kobas.php?taskid=181104291408457

下載