对于转录组分析，差异基因筛选完成后，就算是成功一大半了。接下来就可进行下游分析了。首先最常见的就是对上下调基因的富集分析了，富集分析我们之前出过一期R语言版本的：
这里就不再赘述了，我们介绍一款NCS文章比较喜欢的、出现率较高的功能富集工具---Metascape (https://metascape.org/gp/index.html)。
图片
Metascape是一款免费的在线工具，使用简便易操作。更重要的是其包含多个数据库，结果可靠，可视化结果也不错，可以直接用于发表文章，很多文章中直接用的metascape导出的图。
图片
一、基本分析
接下来，具体看看如何操作。step1：直接粘贴基因名称。step2：选择物种。step3：点击Express Analysis（包含所有结果）。就可以坐等结果了。
图片
分析结束后点击analysis report就可以查看结果了。包含富集结果柱状图，这个结果已经是去除冗余信息的：
图片
Pathway and Process Enrichment Analysis：
图片
还有基因互作、转录因子、疾病数据库富集等等。最终结果点击页面最上方下载所有的结果，由excel 表，也有图形等等。
图片
二、选择性分析
如果在分析之初，不想选择所有的数据库，只需某种分析例如GO、KEGG，则在首页上传完基因后，选择custom analysis。然后可以自己选择相应的数据库，设置阈值等德国，再点击enrichment analysis，等待结果。
图片
三、多组分析
前面说的都是一组的富集分析，如果由多组，metascape也可以实现，上传基因是做好分组，选择mutiple gene list，然后上传文件。然后后续的分析和之前一样。
Heatmap显示富集结果：
图片
Protein-protein Interaction Enrichment Analysis：
图片
总之，metascape的使用还是很方便的，我们从它主页也能看出，有很多文章做功能富集分析都选择使用这个工具，所以放心使用吧！
虽然metascape的可视化结果已经很好了，但是下一节，我们还是说说如何进行个性化的富集结果展示，让自己的结果展示更加高大上！
往期精彩****：
2、复现《nature communications》图表（二）：一劳永逸，R语言一键画表达量箱线图并添加显著性
网友评论