2025-02-24
简介
STEM（Short Time-series Expression Miner）：是一种根据时间梯度对基因表达数据进行聚类分析的方法。其优势在于将大量的基因数据进行归类划分成多个基因集，降低数据分析难度，理论上有相似变化趋势的基因可能行使相似功能，有利于后期的数据挖掘。
软件适用范围
STEM官方说明文件是建议分析小于8个时间点的数据。
Stem使用说明
1.首先需要下载STEM和安装JAVA，下载网址：http://www.cs.cmu.edu/~jernst/stem/
2.准备数据文件，仅支持.txt文件，可在excle表格中准备好文件复制到文本中。多个重复需要先得出每组FPKM中位数median（不是平均数），如下图所示在excle表格中输入=MEDIAN（选择需要求中位数的数据）。每组都获取中位数后复制到txt文本中即可上传数据。
3.上传数据，设置参数，运行结果
4.结果说明
有颜色填充的模块是满足P值显著性设置的模块；
点击模块可以查看基因簇的表达趋势情况；
点击Order Profiles，可以改变cluster排序模式；
点击Profile Gene Table可以下载相应趋势的基因列表；
也可点击Main Gene Table下载所有趋势基因根据Profile筛选每个cluster基因。
5.结果应用
Time-Series Expression Profile Analysis of Post-Traumatic Joint Contracture in Rats at the Early Stages of the Healing Process
发表杂志：Journal of Inflammation Research
发表日期：2023-03-15
原文链接：https://doi.org/10.2147/JIR.S400557
文章简介：作者构建了12个创伤后关节挛缩（PTJC）模型，分别在0d、3d、7d、14d取样做RNA-seq，进行分析，文章主要围绕差异基因筛选、stem时序分析、蛋白网络分析、通路分析等内容筛选了10个候选基因进行RT-PCR验证。
分析思路：根据venn图筛选3个比较组共有差异基因，再进行富集分析，发现炎症功能和通路显著富集，又对这共有的383个基因进行STEM分析，其中有3个显著的趋势模块，又对这3个模块进行PPI分析和富集分析，最终筛选出il-6、TlMP1、Cxcl1、Cxcl4、Mmp3、Serpine1、Thbs1、Cxcl2、Hmox1、Cxcl6 10个候选基因进行PCR验证。
