求助怎么筛选差异表达miRNA

筛选方法为：筛选样本间差异表达的miRNA ，采用显著性P 值（P - value ）和差异倍数（fold-Change ，FC ）作为差异表达的判断标准：（1 ）当P ≤0.05 ，且FC ≥2 （log2(FC) ≥1 ），判断为上调Upregulate ；（2 ）当P ≤0.05 ，且FC ≤0.5 （log2(FC) ≤-1 ），判断为下调Down-regulate 。

筛选差异表达miRNA可以按照以下步骤进行：

数据预处理：对原始数据进行去噪、归一化等预处理。

差异分析：将样本分为两组（如对照组和实验组），进行差异分析，可以使用一些常见的差异分析工具，如DESeq2、edgeR、limma等。

设定筛选阈值：根据差异分析结果，设定筛选阈值，一般可以选择FDR（false discovery rate）和log2(Fold Change)作为筛选标准。FDR越小，差异越显著；Fold Change越大，差异越明显。

功能富集分析：对筛选出的差异表达miRNA进行功能富集分析，可以帮助进一步解释差异表达miRNA的生物学意义和作用通路。

需要注意的是，差异分析结果仅是初步筛选，最好在细胞实验或动物实验中进行验证，以确认差异表达miRNA的生物学意义和作用。

miRNA 差异表达分析的筛选方法有很多，以下是一些常见的方法：

1. 在 GEO 数据库上搜索相关的 miRNA 和 mRNA 数据，然后下载整理进行差异分析。对差异的 miRNA 进行 GO、KEGG 富集分析，对差异基因进行 PPI 分析并筛选出重要的子网络，同时也对差异基因进行 GO、KEGG 富集分析。
2. 对差异 miRNA 的靶基因进行预测，构建 miRNA-靶基因-转录因子调控网络，通过网络确定关键的 miRNA。
3. 使用 R 语言中的 DESeq2 包进行差异分析。