在本博客系列中，我介绍了在 JMP Pro 17 中比较各组基因差异表达的工作流程。 继续阅读以了解如何应用此步骤。
比较组
任何基因表达实验的目标都是寻找生物标志物——在不同性状/治疗中差异表达的标志物或基因。 JMP Pro 17 提供了多个平台来解决此问题，其中之一是响应筛选
这反应筛选平台自动化了对大量响应进行测试的过程，使其成为基因组数据的完美场景。 由于数据包含约 19,000 个变量，导致大量响应，因此不可能将响应视为单个变量比较。 当有影响力的生物标志物的表达在特定分组变量（在我们的例子中是组织类型和组织阶段）内显着差异时，它是识别有影响力的生物标志物的强大功能。
表示此输出的一种方法是火山图，如下所示。 它是最常用的图形表示形式，用于可视化处理对之间显着差异的生物标志物（本例中的处理是组织阶段，并且控件设置为“选择”）。 每个点都是一个基因。
X轴代表生物标志物表达均值的差异； Y 轴代表均值差异的显着性，以对数值 (-log10 pvalue) 表示。 蓝色表示消极表达或抑制，红色表示积极表达或过度表达。 有许多重要的生物标志物，因此我过滤了大于 15 的 FDR logworth p 值，从而选出了 6 个项目。
对所选项目进行深入分析用 X 拟合 Y揭示组织阶段不同亚组的表达水平。
接下来，我将所有差异重新分组到一个数据表中，并使用 Graph Builder 显示最终结果。 在黄素化组织阶段，所有六个基因都表现出显着的表达差异，考虑到在 Fit Y by X 平台和多元嵌入中获得的早期结果，这并不奇怪。
在下一篇博客中，我将讨论如何使用不同的分析工具对基因表达数据进行建模。
