应用R语言MetaOmics分析流程实现基因芯片数据的Meta分析
2017-07-20刘小平李晓东尹晓红刘新灿
刘小平,李晓东,郭 娇,曹 越,尹晓红,刘新灿
1. 武汉大学中南医院 循证与转化医学中心/武汉大学第二临床学院 循证医学与临床流行病学教研室/武汉大学循证与转化医学中心,武汉 430071; 2. 河南大学淮河医院 循证医学中心/科教科/泌尿外科,河南 开封 475000; 3. 河南中医药大学第一附属医院 心内科/河南中医药大学 循证医学中心,郑州 450000
应用R语言MetaOmics分析流程实现基因芯片数据的Meta分析
刘小平1,李晓东2,郭 娇3,曹 越1,尹晓红1,刘新灿3
1. 武汉大学中南医院 循证与转化医学中心/武汉大学第二临床学院 循证医学与临床流行病学教研室/武汉大学循证与转化医学中心,武汉 430071; 2. 河南大学淮河医院 循证医学中心/科教科/泌尿外科,河南 开封 475000; 3. 河南中医药大学第一附属医院 心内科/河南中医药大学 循证医学中心,郑州 450000
随着基因芯片技术的发展和检测成本的下降,近年来成千上万的基因表达谱研究被公开发表,因此基于基因表达芯片数据的Meta分析对于进一步验证具有重要意义。美国匹兹堡大学研究人员开发的基于R语言的MetaOmics分析流程目前包含的MetaQC、MetaDE和MetaPath程序包,可分别用于基因芯片数据Meta分析质量控制、差异基因筛选以及后续功能分析。本文以9例前列腺癌基因表达谱研究为例,介绍通过MetaOmics基因芯片数据实现Meta分析的具体步骤,为其临床应用提供参考。
Meta分析;基因芯片数据;MetaOmcis分析流程;R语言
微阵列(microarray)技术,又称基因芯片技术[1-2],主要是指由成千上万个DNA样品或寡核苷酸密集排列于硅片、玻片、聚丙烯或尼龙膜等固相支持物上,再与模板在严格条件下进行杂交,最后由激光共聚焦显微镜等设备获取图像信息,通过计算机分析处理获得信息的技术集合。……