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Microarray를 통한 Chip 분석

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작성자 최고관리자 작성일11-07-26 16:59 조회2,652회 댓글0건

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데이터는 총 8장의 chip 실험으로 구성되어 있으며, Drought stress에 대한 chip 실험 데이터로, W(Control), D(Drought Stress), R(Drought Stress 후 Water를 준 실험구)의 세가지 샘플의 데이터이다.
 
데이터의 비교
데이터간의 차이가 발생하는지, 관련성은 얼마나 되는지를 확인하기 위해서 Pairs Plot을 생성함.

데이터의 관련성을 표시하는 pairs plot. 오른쪽 위의 각각의 사각형 박스에 나타나는 데이터는 두 데이터의 correlation을 말하며, 오른쪽 아래는 서로 유사도가 높은 실험군이 먼저 묶이는 군집분석 결과를 표시한다.
 
유전자의 발현량 계산 및 Normalization
데이터는 29950개의 probe가 포함된 single-channel chip 데이터로서 유전자 발현의 높고 낮음만을 나타내고 있으며, 데이터의 분포가 낮은 쪽은 월등히 많이 분포하고 높은 쪽은 적게 분포하기 때문에 이를 비교하기 위해서는 log2X를 취하는 것이 옳다.
 
유의한 유전자 선별 (Differentially Expressed Genes)
반복 실험이 포함되지 않은 데이터이기 때문에 Fold Change이외에는 유의한 유전자를 선별할 방법론이 존재하지 않는다. 때문에 2-Fold Change를 이용하여 각 실험 별 유의한 유전자를 선별하였다.
 
군집 분석
다른 샘플의 동일한 유전자가 얼마나 발현의 차이를 나타내는지를 보기 위한  그림이다. dendrogram에서의 색의 표시는 샘플의 발현이 높을수록 짙은 붉은색이 되고, 발현이 낮을수록 짙은 파란색으로 표시된다. dendrogram의 위쪽은 시기적으로 점점 붉은 색이 짙어 지고 아래쪽의 푸른색도 짙어지는 것으로 보아 Drought Stress가 진행됨에 따라 발현의 점점 강해지거나 발현이 약해지는 유전자는 분명히 존재하는 것으로 보인다.
 
유전자 기능 분석
chip에 존재하는 유전자의 서열을 내려 받아 KEGG에 존재하는 모든 식물의 Pathway에 존재하는 Gene과 alignment를 수행하고 이를 기반으로 Functional Grouping을 수행하였다.

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