GAMBA: 基因表达与大脑特征的空间模式关联分析

资源摘要信息:"GAMBA是一个基于Web的应用程序，它主要应用于生物信息学和神经影像学领域。GAMBA能够测试输入基因的基因表达谱和神经影像来源的大脑特征是否显示出重叠的空间模式，这在基因转录组学和神经影像学的跨学科研究中具有重要意义。 首先，GAMBA是一个具有前端界面的Web应用程序，用户可以在其上查看和处理有关基因转录与成像来源的大脑特征之间的关联的预处理结果。这个过程涉及到处理步骤和统计分析，这些都在'processing'文件夹中被详细记录。 其次，GAMBA使用的数据处理和统计分析代码非常复杂，涉及到基因表达数据矩阵和表型数据矩阵的预处理。在这个过程中，首先进行线性回归以检查基因表达和表型分布之间的空间重叠。然后，通过从所有基因，所有脑表达基因和具有相似共表达水平的基因中随机采样基因来生成零随机，这有助于进一步的统计分析。 GAMBA还涉及到不同的统计无效模型，这些模型可以用来检查基因特异性和空间特异性。这些模型的应用对于理解基因表达谱和大脑特征之间的关联具有重要意义。 此外，GAMBA的开发和应用涉及到多种技术，包括但不限于MATLAB，这是GAMBA进行数据处理和统计分析的重要工具。同时，GAMBA还涉及到神经影像学，基因组学和生物信息学等多个学科的知识和技能，对于研究者来说，掌握这些知识和技能是使用GAMBA进行研究的基础。 参考文献中提到的Wei Y.等的研究，正在准备的基因转录组-神经影像关联的统计测试和注释，以及Wei，Y。等在2019年发表的关于人类扩展的认知网络的遗传图谱和进化分析的研究，都是GAMBA的重要参考文献，对于理解GAMBA的功能和应用具有重要意义。 总的来说，GAMBA是一个功能强大的Web应用程序，它将复杂的统计分析和生物信息学技术应用于基因表达谱和神经影像数据的处理和分析，对于基因转录组学和神经影像学的跨学科研究具有重要意义。"