跟著Cell學作圖|11.Ingenuity Pathway Analysis(IPA)

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跟著Cell學作圖|11.Ingenuity Pathway Analysis(IPA)

“實踐是檢驗真理的唯一標準。”

“復現(xiàn)是學習R語言的最好辦法。”

2021.4.12_1

DOI: 10.1016/j.cell.2020.05.032

這篇2020年發(fā)表在cell上關于新冠的組學文章里面有大量的生信內容。今天帶大家復現(xiàn)其中同一個軟件(IPA)做的兩張圖。

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注:

因為IPA是付費的,有的學?;蛘邌挝豢赡芤矝]有,所以本來沒打算講的。不過這幾天后臺很多私信說想知道這兩張圖怎么做的,今天就簡單寫一下~

IPA

IPA(Ingenuity Pathway Analysis,通路分析軟件)是一款基于云計算的圖形化界面生物信息學軟件,能夠從生物學通路角度將組學數(shù)據(jù)進行分析、整合和理解,適用于轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學等大數(shù)據(jù)分析,也適用于一些產生基因、化學物質列表的小規(guī)模實驗。組學數(shù)據(jù)分析結果主要有經典通路、上游轉錄調控下游調控子效應、疾病與功能以及分子間相互作用網絡這5個結果。

經典通路分析

最大的優(yōu)勢是能根據(jù)上傳數(shù)據(jù)中的分子上下調來預測通路的激活/抑制,然后還能預測整個通路被激活后的變化趨勢,如上圖C.藍色的柱子表示對應的通路被抑制,橙色的為激活.

分子間相互作用網絡

不同于string的network分析,IPA的network分析按照功能能分析的,并且還會對network網絡進行打分。在上圖B中紅色和綠色節(jié)點分別表示上調和下調的分子,白色節(jié)點表示在我們的數(shù)據(jù)集中沒有檢測到的分子。

繪制

數(shù)據(jù)格式

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導入數(shù)據(jù)并做圖

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挑選并導出結果

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寫在后面:

本系列重在復現(xiàn),所以有些細節(jié)可能講的不是很詳細。大家有問題可以后臺私信,或者在我的B站:木舟筆記進行互動!制作不易,希望大家多多點贊``在看!


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