科研課堂 | 春天里，用PGDEA讓研究更出彩
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什么是PGDEA？
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PGDEA，Pathway or Geneset Differential Expression Analysis，中文名為通路差異表達分析。即基于轉錄組測序或芯片檢測結果，分析生物學通路或基因集合在組間的差異，不是一個一個基因，而是生物學通路或者基因集合整體的差異喔。
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? 為什么要做PGDEA分析？
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PGDEA分析避免了差異表達基因篩選標準不統一的問題
常規分析首先篩選差異表達基因集，會采用p<0.05或p< 0.01，并且需要考察差異倍數（FoldChange, FC）, 可能采用FC>1.5 或 FC>2.0或FC>5.0等，然后再進行Pathway富集分析。而PGDEA分析采用全部基因表達譜數據，不受p值或者FC值的限制。
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PGDEA分析突破傳統，獲得更多生物學信息
傳統的通路富集分析方法主要針對大量差異表達基因富集的Pathway。而PGDEA分析既可以分析上述Pathway，還可以分析少數差異表達基因分布的生物學通路，和大量表達微量改變基因富集的生物學通路，因此，PGDEA分析大大豐富了轉錄組分析結果，有助于挖掘更多重要信息。
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PGDEA分析基本流程
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PGDEA分析適用條件
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各種物種
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適應于人、大鼠、小鼠、擬南芥、線蟲等基因注釋完善的物種。
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實驗平臺
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轉錄組測序或芯片結果，均可開展PGDEA分析。
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樣本要求
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實驗設計至少有兩個組別，每組生物學重復>=6，可獲得更好的分析結果。
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PGDEA分析結果展示
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Pathway差異表達火山圖：
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圖注：圖中每一個點表示一個Pathway或GeneSet，橫坐標表示Pathway表達值在組間的差異， 縱坐標表示-log10轉換后的P-value, 其中紅色標記的是顯著差異表達的Pathway。
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差異表達Pathway聚類分析
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圖注：上圖中每行表示一個差異表達的Pathway, 每列表示一個樣本，很好地反映了生物學通路在不同組間的整體表達差異。
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PGDEA參考文獻
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[1] Hanzelmann S1, Guinney J， et al. GSVA: gene set variation analysis for microarray and RNA-seqdata.BMC Bioinformatics (2013).
[2]Barbie,D. A., Hahn W. C，et al. Systematic RNA interference reveals that oncogenicKRAS-driven cancers require TBK1. Nature（2009）.
[3] Tomfohr, J., Kepler, T. B，et al. Pathwaylevel analysis of gene expression using singular value decomposition. BMCBioinformatics（2005）.
[4]Subramanian,Mesirov, J. P，et al. Gene set enrichment analysis: A knowledge-based approach forinterpreting genome-wide expression pro?les. Proc.Natl. Acad. Sci. U.S.A(2005).
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博奧晶典生物信息部 陳勝 | 撰稿
博奧晶典科研服務事業部吳潔、張西軒 | 文案
部分配圖來源于網絡 侵刪