EWAS数据分析服务
发布时间：2019-04-09 分享到：
1. 差异甲基化的筛选
根据不同的情况选择不同的model进行计算：
Illumina Custom Model ，不受样本个数的限制；
Mann-Whitney Model，用于min(Nref,Ncond)<3，或者max(Nref,Ncond)<22；
Equal Variance T-Test Model，用于实验或对照组中至少有两个样本。
2. 非监督聚类
为了展示甲基化水平在样本中高低甲基化的分布，用甲基化水平的 值来做聚类图的展示。
列表示样本，行表示CpG位点，颜色代表甲基化水平 从0到1的变化（红色为低甲基化，蓝色为高甲基化）
3. 差异甲基化基因的功能分析
GO-Analysis对差异甲基化基因等按GO分类，并对分类结果进行基于离散分布的显著性分析、误判率分析、富集度分析，得出与实验目的有显著联系的、低误判率的、靶向性的基因功能分类，该分类即导致样本性状差异的最重要的功能差别。通过该分析有可能找到导致甲基化水平变化的重要功能，并且找到该功能所对应的基因。
4. 差异甲基化基因的pathway分析
信号通路（Pathway）是多个蛋白质间相互作用，共同调节细胞功能和代谢活动的过程。而信号通路分析是通过对差异基因按照Pathway的主要公共数据库KEGG和Biocarta来进行分类，对Pathway中的基因进行基于离散分布的显著性分析，得到与实验目的有显著联系的Pathway 分类,该分类即导致样本性状差异的最重要Pathway。
5. 转录因子预测分析
通过对差异甲基化区域转录因子的预测，得到调控甲基化的转录因子。
6. 甲基化的染色体分布图
甲基化在各个染色体的分布情况。
7. 甲基化芯片与表达谱芯片联合分析
甲基化芯片除了常规的散点、差异性分析、聚类、GO和Pathway等都可以做之外，在联合分析上可以画cross_plot来展示与mRNA层面的相关性，找到与甲基化负相关的mRNA。
图中横轴是甲基化，纵轴是表达谱，分别用delta-beta（diffscore）和foldchange来体现上下调，所以左上或者右下象限的是理论上的负相关的点。
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