摘要:

由于微陣列芯片資料集擁有非常大量的基因數目，以分群的方法自動發現生物模塊(biological modules)是微陣列芯片分析的一項重要主題，功能性分群(functional Clustering)藉由測量基因對應的功能性批注(functional annotation)之間的共同發生的頻率(co-occurrences)來進行分群，因此可以讓相關基因和批注達到一個容易剖析的數字，以利后續的假設建立和實驗設計，以下將對功能性分群進行介紹。

背景:

微陣列芯片實驗產生差異基因的后續分析常采用過度表現分析方法(over-representation analysis)來偵測參與的生物模塊，生物模塊包含基因本體論(gene ontology)或反應路徑(pathways)，常被使用的偵測方法有超幾何試驗(hypergeometric test)等方法，由于一個生物模塊只代表一個生物專業術語(term) ，因此有時候會產生一個模塊內有數百至數千個基因，增加分析困難度[1]。

事實上，基因和生物專業術語在真實的生物系統下是多對多(many-to many)的關系。功能性分群方法即是利用基因間功能性批注的重復程度來偵測生物模塊。也可以想象，如果專業術語間擁有許多共同的基因也可以并成一個模塊，例如細胞凋亡(apoptosis)、細胞死亡(cell death) 、死亡(death)和細胞死亡調控(Regulation of cell death)。

此方法除了可以把分析結果降至一個可管理的大小外，也有可視化的優勢，可產生基因對基因(gene-to-gene)、專業術語對專業術語(term-to-term)及基因對專業術語(gene-to-term)的關系圖。此篇文章將使用DAVID功能性分群工具來說明功能性分群于微陣列芯片之應用

總結

以上是生活随笔為你收集整理的微阵列芯片服务器,功能性分群于微阵列芯片之应用的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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