基因表达谱数据
基因表达谱可以用一个矩阵来表示，每一行代表一个基因，每一列代表一个样本（如图1）。

所有基因的表达谱数据在“gene_exp.txt ”文件中存储，第一列为基因的entrez geneid ，第2~61列是疾病样本的表达，第62~76列是正常样本的表达。

图1 基因表达谱的矩阵表示
寻找差异表达的基因：
原理介绍：
差异表达分析是目前比较常用的识别疾病相关miRNA 以及基因的方法，目前也有很多差异表达分析的方法，但比较简单也比较常用的是Fold change 方法。

它的优点是计算简单直观，缺点是没有考虑到差异表达的统计显著性；通常以2倍差异为阈值，判断基因是否差异表达。

Fold change 的计算公式如下：
normal
Disease x x c Fold =
_
即用疾病样本的表达均值除以正常样本的表达均值。

差异表达分析的目的：识别两个条件下表达差异显著的基因，即一个基因在两个条件中的表达水平，在排除各种偏差后，其差异具有统计学意义。

我们利用一种比较常见的T 检验（T-test ）方法来寻找差异表达的miRNA 。

T 检验的主要原理为：对每一个miRNA 计算一个T 统计量来衡量疾病与正常情况下miRNA 表达的差异，然后根据t 分布计算显著性p 值来衡量这种差异的显著性，T 统计量计算公式如下：
n
s n s x x t normal Disease normal
Disease miRNA //22+-=
对于得到的显著性p 值，我们需要进行多重检验校正（FDR ），比较常用的是BH 方法（Benjamini and Hochberg, 1995）。

1+
=N
v
t分布
程序实现：
●基因表达谱数据--- gene_exp.txt
●Matlab软件实现mRNA差异表达分析：
MATLAB软件安装好之后，双击系统桌面的MATLAB图标，或在开始菜单的程序选项中选择MATLAB快捷方式，即开始启动MATLAB。

初次启动MATLAB后，将进入MATLAB默认设置的桌面平台。

桌面平台包括命令窗口、历史窗口、当前目录窗口和工作间管理窗口等窗口（如图2）。

图2 matlab窗口简介
工作空间主要包含了目前用户定义的一些变量，用户可以在命令窗口执行一些特定的命令操作来完成特定的功能。

我们首先将工作目录选择到我们数据存放的硬盘目录下，然后导入要分析的基因表达谱数据，进行差异表达分析。

在命令窗口输入main_MTDN_end.m程序中的1-21行命令（注意要将程序中的目录改变到自己数据的存储目录下），即可得到差异表达的基因。

这段程序主要包含两个函数：mattest和mafdr。

mattest函数是进行t检验的，输入的数据为疾病和正常的表达谱数据，返回每个miRNA的T统计量和对应的p值。

这个参数还可以利用…Permute‟参数进行随机扰动，'Showhist'参数用来显示T统计量和p值的分布。

mafdr函数是用来计算FDR的函数，可以利用参数来选择计算FDR的方法，这里我们利用“BHFDR”参数来选择BH方法对p值进行校正，利用'showplot'参数来显示FDR的图示结果。

结果可以在工作空间窗口中通过双击变量进行查看。

结果展示：
T-统计量和p值的分布图以及FDR：
图3 T-score，P-values以及FDR的分布
●差异表达mRNA：我们卡的阈值为FDR<0.1；2倍fold change
（Fold_c>2 or <1/2 ），我们识别了11个下调的mRNA和6个上调的mRNA。

差异表达基因的层次聚类分析
mRNA表达谱数据：差异表达17个mRNA的表达数据
程序实现：
我们接下来利用差异表达mRNA的表达谱进行聚类分析，在命令窗口输入main_MTDN_end.m程序中的23-30行命令，结果会输出利用差异表达mRNA聚类分析的结果。

这部分主要是利用一个现有的函数clustergram进行聚类分析，函数的输入数据是差异表达mRNA的表达谱。

之后可以利用set 函数对行的符号和列的符号进行设定。

聚类分析结果展示：。