lncRNA分析方案

1          包含内容

2 项目分组资料：

Group 1：实验组1

Group 2：实验组2

Group 3：对照组

3 数据分析：

基础分析：

1 差异表达mRNA和lncRNA筛选：利用SAM（包含T-test）统计分析法在分组样本中筛选差异基因

G1 vs G3   G2 vs G3   

2 交集集合分析(mRNA和lncRNA)：G1 vs G3 (P005fc2) venn G2 vs G3 (P005fc2)

3 作图分析

3.1 Hcluster样品聚类分析

3.2火山图

3.3散点图

3.4聚类图

3.5箱图

3.6 PCA作图

高级分析：

1. Diff lncRNA Cis和Trans靶基因预测

2. CNC network构建（Diff mRNA 与Diff lncRNA构建共表达网络）

取G1 vs G3 (P005fc2) venn G2 vs G3 (P005fc2)得到的mRNA和lncRNA（一组基因群）通过R包和cytoscape构建CNC network，如下图：

图中黄色圆形代表lncRNA，蓝色圆行代表gene，图形用颜色标明，无特别意义，只是为了更好的区分网络中的lncRNA与gene；直线代表lncRNA与gene的调控关系。

利用图论的方法对网络中lncRNA和gene在网络中的调控地位进行评价，评价的标准以lncRNA和gene在网络中的度（Degree）来衡量，度表示网络中的lncRNA调控靶基因的数目，度越大代表lncRNA调控的靶基因越多；同理，gene的度表示靶基因被lncRNA调控的多少，gene的度越大代表靶基因被更多的lncRNA调控。

4 CeRNA分析和网络构建

(取G1 vs G3 (P005fc2) venn G2 vs G3 (P005fc2)得到的mRNA和lncRNA（一组基因群）开展分析)

指定一组miRNA(数目不需太多，负责构建网络太大很不清楚)

通过Target scan和miRDB预测指定miRNA靶基因（靶基因与差异mRNA取交集）

计算指定miRNA结合的差异lncRNA

以上得到结果构建CeRNA，如下图示例：

蓝色边框圆形为mRNA，绿色边框圆形为miRNA，红色边框圆形为lncRNA。

5 共表达基因（mRNA）功能富集分析

5.1研究差异基因在Gene Ontology中的分布状况将阐明实验中导致样本差异的基因在功能上的体现。GO-Analysis对差异基因按GO分类，并对分类结果基于离散分布的显著性分析、误判率分析、富集度分析，得出与实验目的有显著联系的、低误判率的、靶向性的基因功能分类，实验对对照样本处理后，导致部分基因的差异表达，而这部分差异基因体现的显著性功能就是实验对对照样本的在功能上的影响，体现实验对对照样本的作用机制。

5.2细胞信号转导通路是多个蛋白质间相互作用，共同调节细胞功能和代谢活动的过程，目前KEGG是有关Pathway的主要公共数据库，Pathway Analysis是对差异表达mRNA按照KEGG进行Pathway分类，并对靶基因进行基于离散分布的显著性分析，得到显著性的Pathway分类