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R包分析挖掘疾病亚型基因

 根据基因表达水平的数据,挖掘疾病亚型特异的基因,一直是科研工作这感兴趣的方法。

 

 R/Bioconductor包geNetClassifier,以基因表矩阵以及样本-亚型信息为为输入,可以分析亚型的标签基因。

1、基因排序,使用Parametric Empirical Bayes方法计算gene-class之间的后验概率,该概率反应了gene将该class与其他classes区分的能力。根据后验概率,对基因进?#20449;?#24207;。
2、
亚型标签基因,Classifier. 在排序的基础上,用multi-class SVM方法挑选亚型的标签基因积极,并计算标签基因的discriminant power。
3、网络构建。根据互信息MI(interactions)和表达相关性(co-expression),综合展示每个亚型基因之间的关系。

流程图:


案例展示:


classifier在各个classe的表达展示

classifier的discriminant powr 展示

class 特异通路展示

 

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