Meta Core data analysis suite and functional analysis

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Meta. Core data analysis suite and functional analysis Ying-Fan Chen, Ph. D. Feb. 5,

Meta. Core data analysis suite and functional analysis Ying-Fan Chen, Ph. D. Feb. 5, 2010

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“Knowledge-based” functional data analysis Cancer relevant annotations, datatabases, Data parsing, normalization HTS, HCS Active

“Knowledge-based” functional data analysis Cancer relevant annotations, datatabases, Data parsing, normalization HTS, HCS Active cpds analysis screening • Knowledge Base: - protein interactions - causative associations (gene-disease, cpd-disease) - pathways, protein complexes Experimental data depository - ontologies Data analysis tools: EA, networks, interactome Biomarkers Targets Compound scoring

一般Array Data 分析流程 Differentially expressed genes, proteins (normalization, QC) eg, Gene. Spring GX “Cut

一般Array Data 分析流程 Differentially expressed genes, proteins (normalization, QC) eg, Gene. Spring GX “Cut off” setting ( eg, log ratio; fold change) Analysis: Networks, pathways, Statistics on functional categories Prioritized gene lists Genes are functionally connected eg, Meta. Core

Functional analysis tools Experiment filters – Species, orthologs, localizations, tissues etc. – Custom list

Functional analysis tools Experiment filters – Species, orthologs, localizations, tissues etc. – Custom list of targets, IDs Enrichment analysis for gene, protein, compound sets – – 1000 genes; Multiple sets Hyper G, GSEA, GSA etc. Multidimensional analysis: multiple ontologies • • GO processes GG processes Canonical pathways Diseases – – Export of sub-sets for network analysis Low resolution – – Whole-set analysis Interactome analysis – Over- and underconnected nodes in the dataset • Interactions neighborhood • TFs, kinases, receptors, etc. Scoring for interactions within set: FDR Network analysis – Multiple pre-filters (species, interactions mechanisms, organelles etc. ) – Parameters: enrichment with genes from set, canonical pathways, specific protein classes – – – Algorithms: SP, DI, AN, TFs, Receptors etc. Statistics: hubs, preferred pathways etc. Highest resolution: individual proteins or isoforms “Most important” genes - Highly connected TFs, receptors, etc. -Hubs from important networks -Highest expressed/mutated genes Resolution

Concurrent visualization of different data types, experiments Agilent Affymetrix Proteomic SAGE

Concurrent visualization of different data types, experiments Agilent Affymetrix Proteomic SAGE

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early s phase list

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http: //training. genego. com/

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http: //training. genego. com/ 1. 上傳檔案 藍色資料夾 2. 下載 gene list

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Analysis data 分析前注意事項

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Remove data from Exp. File to yourself file

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Active Data GS 875

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Analysis data Gene. Go Pathway Maps

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12 genes

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Analysis data Gene. Go Diseases (by Biomarkers)

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Analysis data demo 2

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workflow

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