看图说话|STEM趋势分析结果解读

上周日我们给大家分享了一篇利用小工具STEM进行趋势分析的文章——工具篇|做了不同时间点的测序后，STEM帮你找特定表达模式的一类基因，后台有好多小伙伴表示很感兴趣，想要进一步了解下STEM分析的结果该如何解读。下面Linlin就那篇文章里的结果图给大家唠一唠STEM结果该怎么看。

趋势分析：在生物学研究领域，趋势分析就是寻找随时间、温度、药物浓度等变量的变化而发生一定规律变化的基因，这些与时间或环境变量密切相关的基因被认为能够揭示生物样本在这些变量变化过程中所特有的规律。（是不是有点绕，其实往简单了说趋势分析就是挑选出随时间、温度或药物浓度变化而显著变化的一群基因）

看图说话：

1. 将5组不同时间点的基因表达信息总表导入到STEM软件后，STEM就会进行强大的计算，将具有相同表达趋势的基因进行聚类，获得一个个cluster（基因模块）。如下图所示是5组不同时间点下所有基因趋势变化汇总图，每一个小正方形是一个cluster，包含了一群具有相同表达趋势的基因，小正方形左上角的数字是cluster编号，从图中可以看出这组数据供获得了从0-49共50个cluster。

图一

2. 那么为什么图中有些有彩色，有些没有，而且cluster的顺序是混乱的呢？这是因为STEM软件输出的结果都是经过显著性分析的，白色背景的cluster趋势不显著，彩色背景的趋势显著（p<0.05）。相同颜色的cluster表示其所包含的基因表达趋势相似，如43/38/41这前三个cluster均为粉色，从图一也可以看出基因表达的整体趋势都是上升的（图一中黑色细线代表该cluster中基因的整体表达趋势，图二中红色细线列出的是cluster中包含的每个基因的表达趋势）。越显著的cluster排在越前面，显著性p值如图二所示一般在左下角标出。

图二

3. 点击图一或图二中的单个cluster可以看到该cluster里各基因的表达趋势，如图三所示（这个图其实就是将图二中的红色细线单独拎出来展示）。这个图一般都不会放在文章里，说白了它其实就是个中间文件，主要还是看整体趋势（即图一和图二中的黑色细线）。

图三

分析结果：通过STEM分析，我们可以找到了与时间、温度、药物浓度等变化而显著变化的基因，那么接下来该怎么做呢，当然是分析这些趋势显著的基因都有哪些功能。小工具STEM完整地整合了GO数据库，能对culster里具有相同表达趋势的基因进行GO功能富集，可谓十分强大。

好了，今天的看图说话就唠到这里了。下一期你想看哪张图，欢迎留言，说不定我们就还真会唠一唠你感兴趣的那张图。

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