南通定制化靶基因KEGG通路富集分析多少钱

京都基因与基因组百科全书（Kyoto encyclopedia of genes and genomes, KEGG）是系统分析基因功能、基因组信息的数据库，整合了基因组学、生物化学及系统功能组学的信息，有助于研究者把基因及表达信息作为一个整体进行研究。目前KEGG共包含了19个子数据库，富集分析常用在KEGG Pathway通路中。单基因富集分析并不是说拿单个基因来进行富集分析，一个基因根本没法进行统计检验。而是基于单个基因来抓取与其相关的基因，然后用这些相关的基因来进行功能富集，有两种方法：差异法和相关法。差异法：根据给定的一个基因的表达值对样本进行分组，然后计算组间的差异表达基因，进而利用差异基因进行富集分析。相关法：计算给定的一个基因的表达值与其他基因之间的相关性，将具有明显相关的基因作为一个进行富集分析。基因组信息存储在GENES数据库里，包括完整和部分测序的基因组序列。南通定制化靶基因KEGG通路富集分析多少钱

基因集富集分析相较于ORA一刀切的方式来选择输入基因，GSEA的算法认为，虽然有一些基因不满足严格的筛选标准，但是也是有可能起作用的。比如说：我们有两个基因TP53的表达差异是1.1,而TP21的表达差异是0.9。如果按照ORA的方法，按照1作为筛选标准，ORA的算法，那么TP53就可以进入后续分析，而TP21则会扔掉。但是真实情况是，在生物过程当中，TP21真的不起作用吗？显然不是的。基于这种考虑，所以才开发出了GSEA算法。GSEA是通过整个基因组表达的情况来评估主要是哪些通路有意义。所以我们在输入的时候需要输入整个基因组的基因以及其对应的表达量(logFC即可或者表达矩阵)。对于GSEA而言，使用的则是MSigDB的背景数据集，里面包括了相对应的GO和KEGG的数据集。南通定制化靶基因KEGG通路富集分析多少钱富集是指将基因按照先验知识，也就是基因组注释信息，对基因进行分类的过程。

GSEA是一种基于基因集的富集分析方法，在对基因表达数据分析时，首先确定分析的目的，即选择MSigDB中的一个或多个功能基因集进行分析，然后基于基因表达数据与表型的关联度的大小进行排序。然后判断每个基因集内的基因是否富集于表型相关度排序后基因列表的上部或下部，从而判断此基因集内基因的协同变化对表型变化的影响。GSEA的输入是一个基因表达量矩阵，其中的样本分成了A和B两组，找到两组之间差异表达的基因，然后根据foldchange进行排序，用来表示基因在两组间表达量的变化趋势。排序之后的基因列表其顶部可以看做是上调的差异基因，其底部是下调的差异基因。GSEA分析的是一个基因集下的所有基因是否在这个排序列表的顶部或者底部富集，如果在顶部富集，我们可以说，从总体上看，该基因集是上调趋势，反之，如果在底部富集，则是下调趋势。

目前研究者已开发了相当多的功能富集分析算法和工具，面对如此多的方法，使用者往往无从下手．因而，有必要建立一套合适的评价标准来对富集分析方法进行综合客观的评估，从而有针对性地选择合适的方法.一个理想的功能富集分析方法应该能够灵敏地检测到靶通路(P值低)并且靶通路的排名比较靠前，此外应该控制好假阳性率。为此，用于评估功能富集分析方法的标准数据集应具有以下性质:每个数据集应有注释的靶通路(金标准);标准数据集中包含的数据集应具有多样性和大样本的特征:多样性意味着每个数据集的靶通路之间的相关性较低，大样本则要求具有一定量的数据集．对于一个方法来说，灵敏度与精确度不可兼得，同时较高的灵敏度也会导致较高的假阳性问题。KEGG的另一个数据库LIGAND，包含关于化学物质、酶分子、酶反应等信息。

基因功能富集分析的基因功能数据库和数据类型：基因功能富集分析中的基因功能指的是众多一定的基因功能特征和生物过程的基因功能集(gene set)[2].由这些基因功能集构成的常用基因功能数据库有GO，生物学通路，包含生化反应、代谢或信号通路的KEGG等，整合数据库，如MsigDB[8]等.在功能组学研究中，研究者通常会获得一组他们感兴趣的基因﹐如在疾病和正常组织中有明显差异表达的基因，在药物或外界环境刺激下特定组织中表达水平有明显异常的应激基因等。要揭示其中隐含的生物学分子机制，研究者可针对这组感兴趣的基因，进行基因功能的富集分析,发现在其中有明显富集的特定生物学通路,从而从分子机制上来解释所观察到的生物学现象。KEGG是基因组破译方面的数据库。南通定制化靶基因KEGG通路富集分析多少钱

一条富集到的通路中，既有上调的差异表达基因，也有下调的差异表达基因。南通定制化靶基因KEGG通路富集分析多少钱

刚入手生信时接触很多的就是差异分析，基因组可以算突变率、转录组可以算基因表达水平、表观组可以观察甲基化水平、蛋白质组/代谢组可以看蛋白/代谢物丰度，甚至是宏基因组也可以比较菌群的丰度。很终，在分子水平的出口都是在生物学中心法则的核酸水平，确切的说是在基因水平，但是基因的种类有很多，包括蛋白编码基因（mRNA）、非编码基因（miRNA、lncRNA、snRNA等），理解这些基因所的生物学意义的很佳途径就是基因富集分析。富集分析的原理。一个生物过程通常是由一组基因共同参与，而不是由单个基因独自完成。富集分析的基本前提假设是，如果一个生物学过程在已知的研究中发生异常，则共同发挥功能的基因极可能被选择出来作为一个与这一过程相关的基因。富集分析（Gene Set Enrichment Analysis, GSEA）通常是分析一组基因在某个功能节点上是否相比于随机水平过于出现（over-presentation）。富集分析原理可以由单个基因的简单注释扩展到多个基因的成组分析。南通定制化靶基因KEGG通路富集分析多少钱

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