snp芯片数据分析

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1、AffymetrixSNP您片数据分析方案项目一、基本分析包括:芯片原始数据的处理和基因分型，我们给岀有统计意义的SNP列表。描述性统汁，如minorallelefrequency,Hardy-Weinbergequilibrium等。显著性检验，实验组与对照组的差异，假阳性率(FDR)的计算等。SNP的义联分析，建立线性模型或logistic回归模型等。(所有的统计可以选择由SAS,SPSS,或S-Plus/R给出)项目二、CopyNumberVariation(CNV)的计算。CNV是目前的一个热点研究内容。SNP芯片数裾可以用于粘确地计算CNV。我们提供针对SNP

2、芯片的基于CNAG(CopyNumberAnalyserforGeneChip),dChip(DNA-ChipAnalyzer)和CNAT(ChromosomeCopyNumberAnalysisTool)等算法的CNV计算结果。项目三、SNP注释通过SNP在染色体上的位置，利用寻找SNP可能影响的基因(orEST)。我们也可以对相应蕪因进行功能的注释(geneontology，pathway和转录因子分析等)，进而解释SNP川‘能的作用机理。该部分可以参考常规表达谱芯Pf的分析。项目:基于模式识别的SNP挖掘传统的SNP挖掘使用统计学的方法来进行，往往在敏感性与特异性

3、上冇一定的限制。利用一些模式识别/机器学AI的万法可以更好解决SNP筛选M题。我们提供基于决策树等SNP挖掘算法。R»5k«3-4Hsiang-YuYuanetal.FASTSNP:analwaysup-to-dateandextendableserviceforSNPfunctionanalysisandprioritization.NucleicAcidsResearch200634(WcbServerissue):W635-W641项目五：诊断模型建立利用筛选到的SNF逑立人丁神经网络（ANN）、SVM、PAML等诊断模型，在临床上具有重要意义。下阁是我们使用AN

4、N方法来构建诊断模型设计的策略：项目六、不同SNP平台整合分析R前SNPpublic的数掘越米越多，主要使川的是lllumina和affymetrix两个平台。我们提供项目五：诊断模型建立利用筛选到的SNF逑立人丁神经网络（ANN）、SVM、PAML等诊断模型，在临床上具有重要意义。下阁是我们使用ANN方法来构建诊断模型设计的策略：项目六、不同SNP平台整合分析R前SNPpublic的数掘越米越多，主要使川的是lllumina和affymetrix两个平台。我们提供公共数据的整合分析的解决方案，包括不同平台数据之叫的整合。项目七、SNP芯片与表达谱芯片，aCGH等其他高

5、通量数据整合SNP与表达谱芯片，aCGH在技术上各有所长。我们提供数据整合方案实现综合所有可能的高通fi方法，解决扣应的生物学问题：如癌症药靶的筛选，S杂遗传疾病marker的挖掘等。Step2色曲AUDenMCA9CMKIMcerajcoioSteinAertsetal.Geneprioritizationthroughgenomicdatafusion.NATUREBIOTECHNOLOGYVOLUME24NUMBER5MAY2006项目八、实验验证部分包括数据验证实验设计，以及

6、实验服务。我们提供釆用PCR力法，或taq-man的real-timePCR基W分型力法等对SNP芯八内各进行验证的服务。W外，我们也提供对SNP功能的后续实验服务，这包括：1.对于位于基因启动子区域的SNP，我们推荐对基W蛋白表达量进行检测(westernblot)。同时利用转录因子分析点突变对转录因子结合自由能的影响。2.对于intron中的SNP,我们推巷进行可变剪切的验证(northernblot)。3.对干CDS区域的SNP我们建议是否为M义突变，非M义突变可以利用3D你比较建模分析蛋白结构的变化。4.对于3’-UTR我们推狞进行microRNA结合位点预测和

7、常见3’-UTR元件预测(如ARE等)。突变会造成结合位点的丢失。