15、小麦和酵母微阵列数据的整合分析

小麦和酵母微阵列数据的整合分析

在生物研究中，大量的微阵列数据集为探索生物机制提供了丰富的资源。尤其是对于小麦这种具有重要研究价值的植物，深入理解其在不同条件下的生物机制显得尤为重要。基因调控网络（GRNs）可以帮助我们探索和理解这些生物过程。下面将详细介绍对小麦和酵母微阵列数据的整合分析方法及结果。

研究数据概述

本次研究涉及小麦和酵母两种生物的数据。小麦数据包含16项不同研究，共计595个样本，具体研究信息如下表所示：
|研究编号|标签|样本数量|描述|
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|1|E - MEXP - 971|60|盐胁迫|
|2|E - MEXP - 1415|36|硫和氮缺乏条件|
|3|E - MEXP - 1193|32|高温和干旱胁迫|
|4|E - MEXP - 1694|6|硫酸盐再供应|
|5|E - MEXP - 1523|30|热胁迫|
|6|E - MEXP - 1669|72|不同氮肥水平|
|7|E - GEOD - 4929|4|研究亲本基因型2|
|8|E - GEOD - 4935|78|研究39种基因型2|
|9|E - GEOD - 6027|21|六倍体面包小麦的减数分裂和小孢子发生|
|10|E - GEOD - 9767|16|水溶性碳水化合物代谢的基因型差异|
|11|E - GEOD - 12508|39|小麦发育|
|12|E - GEOD - 12936|12|硅的影响|
|13|E - GEOD - 11774|42|冷处理|
|14|E - GE