做重注释的简单思路记录一下

做生物信息一项必备的技能是寻找可用的数据,很多时候手头的数据不够,有很多的公共数据库数据可以使用,如何充分利用这些公共数据则显得尤为重要,GEO数据库中有大量的芯片数据,很多常见的芯...

做生物信息一项必备的技能是寻找可用的数据,很多时候手头的数据不够,有很多的公共数据库数据可以使用,如何充分利用这些公共数据则显得尤为重要,GEO数据库中有大量的芯片数据,很多常见的芯片平台的数据都有过比较全面的注释,但是一些比较偏的或者定制化的芯片往往注释信息不够,以至于很多人不知道怎么办?当然lncRNA的数据更是注释信息很少,在TCGA中有一万多的lncRNA,而GEO上很多lncRNA的数据就比较少,并且注释的也少,最坑爹的一个问题因为lncRNA的研究没有gene的研究那么成熟大部分ID也不一样,,这让TCGA和GEO的数据整合分析也变得尤为的困难,最近刚好有个朋友求助GSE36685这套数据如何变成看得懂的表达谱矩阵。

我们一起来简单的看一下这套数据,共有51个样本。GPL15368平台的数据,这是一个定制化的芯片,完全没有什么基因组注释。

attachments-2018-05-OVpD59Am5b0283a197248.png

想要得到类似GeneSymbol的表达矩阵就需要费一番功夫了

我们打开这个平台的详细信息,从中可以看出只有位置信息(如图中红框),但是也没有找到是哪个基因组版本的位置(不同基因组版本的基因/lncRNA位置是不一样的)

attachments-2018-05-jqzy9pl15b0285043a3af.png

不知道基因组版本,根据位置再去找相关的lncRNA的思路显然行不通了

所以我们找这些探针的序列,把序列比对到基因组上,然后再得到比对到基因组上的探针的位置,再根据探针的位置找相关的lncRNA,再往下拉看到了8.2Mb的那个文件,猜测是探针序列文件,先下载下来。

attachments-2018-05-melUIDPz5b0286019ff18.png

解压打开后长这个样子

attachments-2018-05-0xnnjj0m5b02865878895.png从里面大体上可以看出,有那么一列序列,我们可以使用Excel打开,这样看起来就整齐了

把这些序列使用在线工具Blat

attachments-2018-05-SesRv2Sq5b0287e3abf4e.png注意红色框选择 正确的基因组版本,然后把序列帖进去就好了

点击运行得到结果如下

attachments-2018-05-c0SBM3vw5b028a20351cf.png这里就展示了比对结果,这个探针比对到了基因组的哪个位置上

进一步的我们可以点击 browser 看看这个探针在哪个基因上如:

attachments-2018-05-GOJabgiy5b028a76a5207.png

从这个可以看出来这个探针其实是在TMEM129这个基因上的,也就是说这个探针的表达水平代表了这个基因的转录水平,同理其他的探针也可以依次做。

最后得到每一个探针在基因组上的位置,再根据位置确定是哪个基因或者哪个lncRNA的,TCGA使用的是G38版本,比对的时候选择这个版本的基因组即可。

这便是重注释的过程。

原理知道了,剩下的就是写程序批量去做了,如此,大部分的基因芯片都可以统一的做,包括常见的基因芯片。





  • 发表于 2018-05-21 17:03
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  • 分类:方案研究

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