Anotación genética y clasificación funcional(3)

La anotación directa de un conjunto de genes da como resultado una gran cantidad de nodos funcionales. Estas funciones se superponen conceptualmente, lo que da como resultado resultados de análisis redundantes y no conducen a análisis más detallados. Por lo tanto, los investigadores esperan filtrar y filtrar los nodos funcionales obtenidos para obtener información funcional más significativa.

El análisis de enriquecimiento suele analizar si un grupo de genes está sobreexpresado en un determinado nodo funcional. Este principio se puede desarrollar desde el análisis de anotaciones de genes individuales hasta el análisis de grupos de genomas grandes.

Debido a que las conclusiones del análisis se basan en un grupo de genes relacionados en lugar de un solo gen, el método de análisis de enriquecimiento aumenta la confiabilidad del estudio y también puede identificar los procesos biológicos más relevantes para los fenómenos biológicos.

Los sitios web con muchas funciones más utilizados incluyen agrigo y David.

Aquí tomamos el DAVID actualmente ampliamente utilizado como ejemplo para analizar el conjunto de genes en detalle. DAVID es una herramienta integral que no solo proporciona análisis de enriquecimiento genético, sino que también proporciona conversión de identificación entre genes y clasificación de funciones genéticas.

1. Predicción de funciones de genes expresados ​​diferencialmente.

En el análisis de datos de chips genéticos, los investigadores pueden descubrir qué genes expresados ​​diferencialmente pertenecen a la misma rama de la función GO y utilizar métodos estadísticos para probar si los resultados son estadísticamente significativos, descubriendo así la expresión diferencial. ¿En qué funciones biológicas participan principalmente los genes?

El análisis de vías es un método de análisis de la función genética de datos de chips que se utiliza a menudo hoy en día. A diferencia de la clasificación GO (que utiliza la información de clasificación GO de un solo gen), los recursos utilizados por el análisis de vías son las interacciones entre muchos genes bien estudiados, es decir, vías biológicas. Los investigadores pueden importar el conjunto de genes con expresión modificada al software de análisis de vías y luego obtener en qué vías conocidas existen los genes modificados y utilizar métodos estadísticos para calcular qué vías son más relevantes para los cambios en la expresión genética.