在上一期的推文中，小编为大家介绍了
公共数据库挖掘必备-QTL分析
，帮助了一些被
GWAS
数据困扰，无法对显著的
SNP
位点功能进行解释的同学们，让他们对自己的研究有了一些新的思路，小编是非常开心的。由于在公共数据库的资源中包含了大量的芯片数据，所以今天小编为大家介绍两款差异分析的软件，基本上可以满足大家对于芯片差异分析的所有要求。这两个软件就是
Transcriptome Analysis Console
和
GeneSpring
。
由于大家对于
Gene Expression Omnibus
数据库了解很多了
(GEO
，
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gds/)
，我就在此处不多讲了。此外，还有一个很大的表达数据库，是
ArrayExpress
(https://www.ebi.ac.uk/arrayexpress/)
，大家如果需要寻找感兴趣的疾病数据，不防来这个数据库里搜索一下，记得要一起下载好
芯片的注释文件
。小编尝试过，数据还是非常丰富的。
Transcriptome Analysis Console
首先，为大家介绍的差异分析软件是
Transcriptome Analysis Console
。这款软件是由
ThermoFish
公司开发，和
GeneSpring
相比，最大的优点就是完全免费，理论上来说也更加适用于
Affymetrix
的芯片。这个软件可以处理的数据包括：
Gene Arrays, 3‘Expression Arrays, Exon Arrays, miRNA Arrays
等。
此处，我们以
Affymetrix miRNA 4.0
版本的芯片为例。其分析流程如下图所示：
1. 首先大家需要注册一个登录账户，并且下载好你将要分析的芯片的注释；
2. 将.CEL的芯片数据导入，选择Import CEL Files；
3. 在Condition中可以标记样本的不用处理，此处选择Comparison，对于有多种不同亚分组的样本，也可以对样本进行进一步分类；在Summarization中需要选择你所研究的不同物种，我们是小鼠的样本，所以选择Mouse Only；
4. 在这一步就可以对你的数据进行一个基本的分析了，如PCA, Signal Box Plot, Probe intensities，这些数据可以帮助你对于芯片测序的基本结果有一个大体上的了解；
5. 点击Run Analysis，就可以得到差异基因，并且生成所需要的图，你所需要做的就是将图和结果导出来就可以了。
对于
GeneSpring
的强大，小便就不重复了，大量文献中芯片差异分析都是用的这个软件，该软件是由安捷伦公司开发的。此处小编给大家做一个使用的介绍。
1. 在导入.CEL文件时，要确定软件是否可以识别你的芯片，如果不行就尝试以下两种办法，1是下载的column中查找，如果还没有就要在公共数据库中下载你的芯片的注释信息，普遍来说，注释信息作者都会和数据一起上传。此处为大家讲解如何自己建立一个注释信息的平台。
2. 选择Annotation，Create Technology，Custom from file选项。之后选择物种，并且导入你所要研究的芯片表达信号矩阵和注释矩阵。此处需要注意的是，表达矩阵和注释矩阵需要修改为可以识别的格式。
3. Text qualifer选择双引号，数据会将文件自动分开，其余选项默认就可以。之后的标题格式调整也不需要做任何修改。
4. 定义信号行，操作如下图所示。之后是对注释文件的读取，默认参数，一路Next就好。
5. 将定义的信息和矩阵的信息对应起来，不同信息类型仔细分类，记得检查它们是一一对应的。
6. 此时注释文件平台就搭建好了，现在要做的就是导入你的数据了。点击Project, New Experiment
7. 如果你使用的数据是GEO下载的数据，就不需要标准化了。如果是新的数据，还有必要做一次标准化的处理。
8. 之后就是在Workflow中的Experiment Grouping对样本进行分类，定义CASE/CONTROL，求差异，画图。
相对于
GeneSpring
来说，
Transcriptome Analysis Console
有两个优势。第一就是这个软件是免费使用的，下载好注册后就可以使用了；第二就是在软件中就可以下载好芯片注释文件，对于
GeneSpring
来说，很多的注释文件都需要人工的导入其中，比较繁琐。但是就功能来说，两个软件都是非常强大的。更多的功能还需要你去仔细研究。
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