如何使用GenomeStudio 鑒定差異甲基化位點

今天就跟大家聊聊有關如何使用GenomeStudio 鑒定差異甲基化位點，可能很多人都不太了解，為了讓大家更加了解，小編給大家總結了以下內容，希望大家根據這篇文章可以有所收獲。

在對甲基化芯片進行差異分析之前，必須經過一個數據預處理的環節，預處理包括了歸一化和背景降噪兩個步驟，接下來看下GenomeStudio中進行差異分析下詳細步驟。

新建一個methylation project

添加對應的樣本

確定樣本分組信息

這里我隨機選了6個樣本作為control , 另外的6個樣本作為case

設置差異分析的參數

• Analysis Type設置為Diff Methylation,

• Name代表本次分析的名字

• 特別需要注意的是，必須進行歸一化和背景降噪。Normalization 選擇controls 算法， 勾選Subtract background前面的單選框

• Content Descriptor 是芯片對應的bpm 格式的注釋文件

• Ref Group 選擇對照組

Error Model 選擇差異分析的方法，共有3種

1. illumina custom

2. Mann-Whitney

3. t-test

查看結果

默認情況下，會有3個窗口的數據

• Sample Table

這個窗口包含了每個樣本的基本信息，其中Detected CpG(0.01) 表示該樣本中探針P值 < 0.01 的探針數

• Sample Methylation Profile
  樣本的CpG表達譜, 在這個窗口中包含了CpG位點的表達值，比如Beta值，由于在導入數據時，進行了預處理，所以這里是預處理之后的表達量

• Diff methylation
  差異甲基化位點的結果

差異分析的結果中，p值時我們最常用的過濾手段，這里默認的結果中并沒有給出P值，而是給出了1個DiffScore值。

DiffScore的計算公式如下：

DiffScore = 10 sgn(avg_case -  avg_control) log10Pvalue

Diffscore 其實是和 Pvalue 有聯系的，當
P= 0.05    時, DiffScore  > 13 或者 DiffScore< -13
P = 0.01   時, DiffScore > 22  或者 DiffScore< -22
P = 0.001 時, DiffScore > 33  或者 DiffScore < -33

所以我們可以根據DiffScore值篩選差異分析的結果，如果你以P=0.05作為閾值， 那么DiffScore > 13 或者 DIffScore< -13 的探針就是差異探針了，而且DiffScore > 0 時是上調的，DiffScore <0 時是下調的。

對于下游的分析而言，我們肯定想要知道差異探針關聯的基因是哪些，可以通過  按鈕，在默認的結果中添加更多的列。

面板右邊是一些隱藏的列，這里的列分為了Columns 和 SubColumns 兩列，鼠標選中希望展示的列，然后單擊中間的<=Show按鈕，然后點擊OK就可以了

通常我們選擇 UCSC開頭的注釋信息就夠了，結果如下

就可以看到每個探針對應的基因，然后對差異CpG位點對應的基因做功能富集分析。

看完上述內容，你們對如何使用GenomeStudio 鑒定差異甲基化位點有進一步的了解嗎？如果還想了解更多知識或者相關內容，請關注億速云行業資訊頻道，感謝大家的支持。