В этом примере показано, как получить ряд данных об экспрессии гена (GSE) из Gene Expression Omnibus (GEO) NCBI и выполнить основной анализ профилей выражения.
Gene Expression Omnibus (GEO) NCBI является самым большим общедоступным репозиторием высокопроизводительных экспериментальных данных микромассивов. ГЕО данные имеют четыре типа сущности включая ГЕО Платформу (GPL), ГЕО Выборка (GSM), ГЕО Ряд (GSE) и курировали ГЕО DataSet (GDS).
Запись Платформы описывает список элементов на массиве в эксперименте (e.g., комплементарные ДНК, олигонуклеотид проокружает). Каждая запись Платформы присвоена уникальный и устойчивый ГЕО инвентарный номер (GPLxxx).
Демонстрационная запись описывает условия, при которых отдельная Выборка была обработана, манипуляции, которым это подверглось, и измерение распространенности каждого элемента, выведенного из него. Каждая Демонстрационная запись присвоена уникальный и устойчивый ГЕО инвентарный номер (GSMxxx).
Серийная запись задает группу связанных Выборок и обеспечивает центр и описание целого исследования. Серийные записи могут также содержать таблицы, описывающие извлеченные данные, итоговые заключения или исследования. Каждая Серийная запись присвоена уникальный ГЕО инвентарный номер (GSExxx).
Запись DataSet (GDSxxx) представляет курировавший набор биологически и статистически сопоставимые ГЕО Выборки. ГЕО DataSets (GDSxxx) являются курировавшими наборами ГЕО Выборочных данных.
Больше информации о ГЕО может быть найдено в ГЕО Обзоре. Bioinformatics Toolbox™ обеспечивает функции, которые могут получить и проанализировать ГЕО файлы данных формата. GSE, GSM, GSD и данные GPL могут быть получены при помощи getgeodata функция. getgeodata функция может также сохранить полученные данные в текстовом файле. ГЕО Серийные записи доступны в файлах формата SOFT и в файлах формата разделенного текста вкладки. Функциональный geoseriesread читает ГЕО Серийный файл текстового формата. geosoftread функционируйте читает обычно довольно большие файлы формата SOFT.
В этом примере вы получите набор данных GSE5847 из базы данных GEO и выполните статистическое тестирование на данных. ГЕО Серия GSE5847 содержит экспериментальные данные от исследования экспрессии гена основы опухоли и ячеек эпителия от 15 случаев воспалительного рака молочной железы (IBC) и 35 неподстрекательских случаев рака молочной железы (Boersma и др. 2008).
Функциональный getgeodata возвращает структуру, содержащую полученные данные от базы данных GEO. Можно также сохранить возвращенные данные в его исходном формате к локальной файловой системе для использования на последующих сеансах MATLAB®. Обратите внимание на то, что данные в общедоступных репозиториях часто курируются и обновляются; поэтому результаты этого примера могут немного отличаться, когда вы используете актуальные наборы данных.
gseData = getgeodata('GSE5847', 'ToFile', 'GSE5847.txt')Используйте geoseriesread функционируйте, чтобы проанализировать ранее загруженный файл текстового формата GSE.
gseData = geoseriesread('GSE5847.txt')
gseData =
struct with fields:
Header: [1x1 struct]
Data: [22283x95 bioma.data.DataMatrix]
Возвращенная структура содержит Header поле, которое хранит метаданные Серийных данных и Data поле, которое хранит Серийные матричные данные.
Матричные данные GSE5847 в Data поле хранится как объект DataMatrix. Объект DataMatrix является структурой данных как MATLAB 2D массив, но с дополнительными метаданными имен строки и имен столбцов. К свойствам DataMatrix можно получить доступ как другие объекты MATLAB.
get(gseData.Data)
Name: ''
RowNames: {22283x1 cell}
ColNames: {1x95 cell}
NRows: 22283
NCols: 95
NDims: 2
ElementClass: 'double'
Имена строки являются идентификаторами тестовых наборов на массиве; имена столбцов являются ГЕО Демонстрационными инвентарными номерами.
gseData.Data(1:5, 1:5)
ans =
GSM136326 GSM136327 GSM136328 GSM136329 GSM136330
1007_s_at 10.45 9.3995 9.4248 9.4729 9.2788
1053_at 5.7195 4.8493 4.7321 4.7289 5.3264
117_at 5.9387 6.0833 6.448 6.1769 6.5446
121_at 8.0231 7.8947 8.345 8.1632 8.2338
1255_g_at 3.9548 3.9632 3.9641 4.0878 3.9989
Серийные метаданные хранятся в Header поле . Структура содержит информацию о Ряде в Header.Series поле и демонстрационная информация в Header.Sample поле .
gseData.Header
ans =
struct with fields:
Series: [1x1 struct]
Samples: [1x1 struct]
Поле ряда содержит заголовок эксперимента и микромассива ГЕО ID Платформы.
gseData.Header.Series
ans =
struct with fields:
title: 'Tumor and stroma from breast by LCM'
geo_accession: 'GSE5847'
status: 'Public on Sep 30 2007'
submission_date: 'Sep 15 2006'
last_update_date: 'Nov 14 2012'
pubmed_id: '17999412'
summary: 'Tumor epithelium and surrounding stromal cells were isolated using laser capture microdissection of human breast cancer to examine differences in gene expression based on tissue types from inflammatory and non-inflammatory breast cancer...'
overall_design: 'We applied LCM to obtain samples enriched in tumor epithelium and stroma from 15 IBC and 35 non-IBC cases to study the relative contribution of each component to the IBC phenotype and to patient survival. '
type: 'Expression profiling by array'
contributor: 'Stefan,,Ambs...'
sample_id: 'GSM136326 GSM136327 GSM136328 GSM136329 GSM136330 GSM136331 GSM136332 GSM136333 GSM136334 GSM136335 GSM136336 GSM136337 GSM136338 GSM136339 GSM136340 GSM136341 GSM136342 GSM136343 GSM136344 GSM136345 GSM136346 GSM136347 GSM136348 GSM136349 GSM136350 GSM136351 GSM136352 GSM136353 GSM136354 GSM136355 GSM136356 GSM136357 GSM136358 GSM136359 GSM136360 GSM136361 GSM136362 GSM136363 GSM136364 GSM136365 GSM136366 GSM136367 GSM136368 GSM136369 GSM136370 GSM136371 GSM136372 GSM136373 GSM136374 GSM136375 GSM136376 GSM136377 GSM136378 GSM136379 GSM136380 GSM136381 GSM136382 GSM136383 GSM136384 GSM136385 GSM136386 GSM136387 GSM136388 GSM136389 GSM136390 GSM136391 GSM136392 GSM136393 GSM136394 GSM136395 GSM136396 GSM136397 GSM136398 GSM136399 GSM136400 GSM136401 GSM136402 GSM136403 GSM136404 GSM136405 GSM136406 GSM136407 GSM136408 GSM136409 GSM136410 GSM136411 GSM136412 GSM136413 GSM136414 GSM136415 GSM136416 GSM136417 GSM136418 GSM136419 GSM136420 '
contact_name: 'Stefan,,Ambs'
contact_laboratory: 'LHC'
contact_institute: 'NCI'
contact_address: '37 Convent Dr Bldg 37 Room 3050'
contact_city: 'Bethesda'
contact_state: 'MD'
contact_zip0x2Fpostal_code: '20892'
contact_country: 'USA'
supplementary_file: 'ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/pub/geo/DATA/supplementary/series/GSE5847/GSE5847_RAW.tar'
platform_id: 'GPL96'
platform_taxid: '9606'
sample_taxid: '9606'
relation: 'BioProject: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/bioproject/97251'
gseData.Header.Samples
ans =
struct with fields:
title: {1x95 cell}
geo_accession: {1x95 cell}
status: {1x95 cell}
submission_date: {1x95 cell}
last_update_date: {1x95 cell}
type: {1x95 cell}
channel_count: {1x95 cell}
source_name_ch1: {1x95 cell}
organism_ch1: {1x95 cell}
characteristics_ch1: {2x95 cell}
molecule_ch1: {1x95 cell}
extract_protocol_ch1: {1x95 cell}
label_ch1: {1x95 cell}
label_protocol_ch1: {1x95 cell}
taxid_ch1: {1x95 cell}
hyb_protocol: {1x95 cell}
scan_protocol: {1x95 cell}
description: {1x95 cell}
data_processing: {1x95 cell}
platform_id: {1x95 cell}
contact_name: {1x95 cell}
contact_laboratory: {1x95 cell}
contact_institute: {1x95 cell}
contact_address: {1x95 cell}
contact_city: {1x95 cell}
contact_state: {1x95 cell}
contact_zip0x2Fpostal_code: {1x95 cell}
contact_country: {1x95 cell}
supplementary_file: {1x95 cell}
data_row_count: {1x95 cell}
data_processing поле содержит информацию методов предварительной обработки, в этом случае процедуры Устойчивого среднего значения мультимассивов (RMA).
gseData.Header.Samples.data_processing(1)
ans =
1x1 cell array
{'RMA'}
source_name_ch1 поле содержит демонстрационный источник:
sampleSources = unique(gseData.Header.Samples.source_name_ch1);
sampleSources{:}
ans =
'human breast cancer stroma'
ans =
'human breast cancer tumor epithelium'
Поле Header.Samples.characteristics_ch1 содержит характеристики выборок.
gseData.Header.Samples.characteristics_ch1(:,1)
ans =
2x1 cell array
{'IBC' }
{'Deceased'}
Определите IBC и метки не-IBC для выборок от Header.Samples.characteristics_ch1 поле как метки группы.
sampleGrp = gseData.Header.Samples.characteristics_ch1(1,:);
Серийные метаданные сказали нам ID платформы массивов: GPL96, который является массивом Affymetrix® GeneChip® Human Genome U133, установил HG-U133A. Получите файл формата GPL96 SOFT из ГЕО использования getgeodata функция. Например, примите, что вы использовали getgeodata функция, чтобы получить файл Платформы GPL96 и сохраненный это к файлу, такому как GPL96.txt. Используйте geosoftread функционируйте, чтобы проанализировать этот файл формата SOFT.
gplData = geosoftread('GPL96.txt')
gplData =
struct with fields:
Scope: 'PLATFORM'
Accession: 'GPL96'
Header: [1x1 struct]
ColumnDescriptions: {16x1 cell}
ColumnNames: {16x1 cell}
Data: {22283x16 cell}
ColumnNames поле gplData структура содержит имена столбцов для данных:
gplData.ColumnNames
ans =
16x1 cell array
{'ID' }
{'GB_ACC' }
{'SPOT_ID' }
{'Species Scientific Name' }
{'Annotation Date' }
{'Sequence Type' }
{'Sequence Source' }
{'Target Description' }
{'Representative Public ID' }
{'Gene Title' }
{'Gene Symbol' }
{'ENTREZ_GENE_ID' }
{'RefSeq Transcript ID' }
{'Gene Ontology Biological Process'}
{'Gene Ontology Cellular Component'}
{'Gene Ontology Molecular Function'}
Можно получить тестовые идентификаторы набора и названия генов для тестовых наборов платформы GPL69.
gplProbesetIDs = gplData.Data(:, strcmp(gplData.ColumnNames, 'ID')); geneSymbols = gplData.Data(:, strcmp(gplData.ColumnNames, 'Gene Symbol'));
Используйте названия генов, чтобы пометить гены в объекте DataMatrix gseData.Data. Следует иметь в виду, что зонд установил IDs с платформы файл не может быть в том же порядке как в gseData.Data. В этом примере они находятся в том же порядке.
Поменяйте имена строки данных о выражении к названиям генов.
gseData.Data = rownames(gseData.Data, ':', geneSymbols);
Отобразите первые пять строк и пять столбцов данных о выражении с именами строки как названия генов.
gseData.Data(1:5, 1:5)
ans =
GSM136326 GSM136327 GSM136328 GSM136329 GSM136330
DDR1 10.45 9.3995 9.4248 9.4729 9.2788
RFC2 5.7195 4.8493 4.7321 4.7289 5.3264
HSPA6 5.9387 6.0833 6.448 6.1769 6.5446
PAX8 8.0231 7.8947 8.345 8.1632 8.2338
GUCA1A 3.9548 3.9632 3.9641 4.0878 3.9989
Bioinformatics Toolbox и Statistics and Machine Learning Toolbox™ предлагают широкий спектр инструментов анализа и визуализации для анализа микроданных массива. Однако, потому что это не наша главная цель объяснить методы анализа в этом примере, вы примените только несколько функций к профилю экспрессии гена от стромальных ячеек. Для более тщательно продуманных примеров об анализе экспрессии гена и доступных инструментах выбора признаков, смотрите Данные об Экспрессии гена Исследования Микромассивов и Выберите Features for Classifying High-Dimensional Data.
Эксперимент выполнялся на IBC и выборках не-IBC, выведенных из стромальных ячеек и эпителиальных клеток. В этом примере вы будете работать с профилем экспрессии гена от стромальных ячеек. Определите демонстрационные индексы для стромального типа ячейки от gseData.Header.Samples.source_name_ch1 поле .
stromaIdx = strcmpi(sampleSources{1}, gseData.Header.Samples.source_name_ch1);
Определите количество отсчетов из стромальных ячеек.
nStroma = sum(stromaIdx)
nStroma =
47
stromaData = gseData.Data(:, stromaIdx); stromaGrp = sampleGrp(stromaIdx);
Определите количество IBC и не-IBC стромальные выборки ячейки.
nStromaIBC = sum(strcmp('IBC', stromaGrp))
nStromaIBC =
13
nStromaNonIBC = sum(strcmp('non-IBC', stromaGrp))
nStromaNonIBC =
34
Можно также пометить столбцы в stromaData с метками группы:
stromaData = colnames(stromaData, ':', stromaGrp);
Отобразите гистограмму нормированных измерений экспрессии гена заданного гена. Оси X представляют нормированный уровень экспрессии. Например, смотрите распределение значений экспрессии гена этих генов.
fID = 331:339;
zValues = zscore(stromaData.(':')(':'), 0, 2); bw = 0.25; edges = -10:bw:10; bins = edges(1:end-1) + diff(edges)/2;
histStroma = histc(zValues(fID, :)', edges) ./ (stromaData.NCols*bw);
figure; for i = 1:length(fID) subplot(3,3,i); bar(edges, histStroma(:,i), 'histc') xlim([-3 3]) if i <= length(fID)-3 ax = gca; ax.XTickLabel = []; end title(sprintf('gene%d - %s', fID(i), stromaData.RowNames{fID(i)})) end sgtitle('Gene Expression Value Distributions')
К профилю экспрессии гена получили доступ с помощью Affymetrix GeneChip больше чем 22 000 функций на маленьком количестве отсчетов (~100). Среди 47 опухолей стромальные выборки существует 13 IBC и 34 не-IBC. Но не все гены дифференцированно описываются между опухолями не-IBC и IBC. Статистические тесты необходимы, чтобы идентифицировать подпись экспрессии гена, которые отличают IBC от не-IBC стромальные выборки.
Используйте genevarfilter отфильтровывать гены с небольшим отклонением через выборки.
[mask, stromaData] = genevarfilter(stromaData);
stromaData.NRows
ans =
20055
Примените t-статистическую-величину на каждый ген и сравните p-значения для каждого гена, чтобы найти значительно дифференцированно описанные гены между IBC и группами не-IBC путем перестановки выборок (1,000 раз для этого примера).
rng default [pvalues, tscores] = mattest(stromaData(:, 'IBC'), stromaData(:, 'non-IBC'),... 'Showhist', true', 'showplot', true, 'permute', 1000);
Выберите гены в заданном p-значении.
sum(pvalues < 0.001)
ans =
52
Существует приблизительно 50 генов, выбранных непосредственно в p-значениях <0.001.
Сортировка и список лучшие 20 генов:
testResults = [pvalues, tscores]; testResults = sortrows(testResults); testResults(1:20, :)
ans =
p-values t-scores
INPP5E 2.3318e-05 5.0389
ARFRP1 /// IGLJ3 2.7575e-05 4.9753
USP46 3.4336e-05 -4.9054
GOLGB1 4.7706e-05 -4.7928
TTC3 0.00010695 -4.5053
THUMPD1 0.00013164 -4.4317
0.00016042 4.3656
MAGED2 0.00017042 -4.3444
DNAJB9 0.0001782 -4.3266
KIF1C 0.00022122 4.2504
0.00022237 -4.2482
DZIP3 0.00022414 -4.2454
COPB1 0.00023199 -4.2332
PSD3 0.00024649 -4.2138
PLEKHA4 0.00026505 4.186
DNAJB9 0.0002767 -4.1708
CNPY2 0.0002801 -4.1672
USP9X 0.00028442 -4.1619
SEC22B 0.00030146 -4.1392
GFER 0.00030506 -4.1352
[1] Boersma, B.J., Reimers, M., И, M., Людвиг, J.A., и др. "Стромальная генная подпись сопоставила с воспалительным раком молочной железы", Международный журнал Рака, 122 (6):1324-32, 2008.