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跟着Cell学作图|11.Ingenuity Pathway A

跟着Cell学作图|11.Ingenuity Pathway A

作者: 木舟笔记 | 来源:发表于2021-05-22 10:42 被阅读0次
    IPA_COVER.jpg

    跟着Cell学作图|11.Ingenuity Pathway Analysis(IPA)

    “实践是检验真理的唯一标准。”

    “复现是学习R语言的最好办法。”

    2021.4.12_1

    DOI: 10.1016/j.cell.2020.05.032

    这篇2020年发表在cell上关于新冠的组学文章里面有大量的生信内容。今天带大家复现其中同一个软件(IPA)做的两张图。

    22

    210521_1 210521_2

    注:

    因为IPA是付费的,有的学校或者单位可能也没有,所以本来没打算讲的。不过这几天后台很多私信说想知道这两张图怎么做的,今天就简单写一下~

    IPA

    IPA(Ingenuity Pathway Analysis,通路分析软件)是一款基于云计算的图形化界面生物信息学软件,能够从生物学通路角度将组学数据进行分析、整合和理解,适用于转录组学、蛋白质组学、代谢组学等大数据分析,也适用于一些产生基因、化学物质列表的小规模实验。组学数据分析结果主要有经典通路上游转录调控下游调控子效应疾病与功能以及分子间相互作用网络这5个结果。

    经典通路分析

    最大的优势是能根据上传数据中的分子上下调来预测通路的激活/抑制,然后还能预测整个通路被激活后的变化趋势,如上图C.蓝色的柱子表示对应的通路被抑制,橙色的为激活.

    分子间相互作用网络

    不同于string的network分析,IPA的network分析按照功能能分析的,并且还会对network网络进行打分。在上图B中红色和绿色节点分别表示上调和下调的分子,白色节点表示在我们的数据集中没有检测到的分子。

    绘制

    数据格式

    210521_3

    导入数据并做图

    210518_5

    挑选并导出结果

    Snipaste_2021-05-21_13-35-04 Snipaste_2021-05-21_13-33-53 Snipaste_2021-05-21_13-34-35

    写在后面:

    本系列重在复现,所以有些细节可能讲的不是很详细。大家有问题可以后台私信,或者在我的B站:木舟笔记进行互动!制作不易,希望大家多多点赞``在看


    往期内容:

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