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生物路徑和網絡分析 (Pathway and Network Analysis)
高通量定序或質譜技術所產生的體學資料量非常龐大，不同於過去只能侷限於單基因研究，透過高通量技術產生的大數據，不僅能提供單基因致病的快速定位，還包括了探討多基因、多位點變異等複雜疾病的寶貴資訊。然而，由於龐大的數據產出，研究者往往不知道該如何開始找尋有興趣的生物路徑、複合物與基因功能。這次的教育訓練將幫助學員了解體學大數據的架構，透過圖像化、視覺化的方式，更有系統地展現資料數據。 本次研習會將介紹生物路徑和網路分析的工作流程和原理，實作GSEA (Gene Set Enrichment Analysis) 和Cytoscape兩套軟體。GSEA是一種基於基因集合的富集分析方法，可用於探索基因表達數據中的生物學特徵和關聯性。它可以根據預先定義的基因集合，將基因表達數據集分成兩個部分：一個包含基因集合中的基因，另一個包含不在基因集合中的基因。然後，使用統計方法來評估基因集合在表達數據中的富集程度，以確定它們是否與特定生物學過程相關聯。Cytoscape是一種生物網路分析軟體，可以用於可視化和分析生物網路，並探索基因、蛋白質和代謝物之間的相互作用。它可以將生物網路和分子交互作用圖形化，並提供各種分析工具，如生物通路分析、基因調控網路分析和蛋白質交互作用網路分析等。Cytoscape還可以與其他生物信息學工具和資料庫集成使用，以進一步擴展其功能。
在富集基因資料集分析方面，GSEA和Cytoscape可以結合使用。首先，使用GSEA分析基因表達數據集，找出與特定生物學過程相關聯的基因集合；然後使用Cytoscape將這些基因集合與生物網路相關聯，並進一步分析它們在生物網路中的位置和相互作用。期待本次課程能幫助研究人員更好地理解生物學過程的相互作用和調節機制，並進一步探索潛在的生物學機制，歡迎對生物路徑和網路分析有興趣的師生踴躍參加。
2024年3月18日(星期一)主題：生物路徑和網絡分析
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