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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?！?/p>
“復現是學習R語言的最好辦法。”
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這篇2020年發表在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據進行分析、整合和理解，適用于轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學等大數據分析，也適用于一些產生基因、化學物質列表的小規模實驗。組學數據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
最大的優勢是能根據上傳數據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中紅色和綠色節點分別表示上調和下調的分子，白色節點表示在我們的數據集中沒有檢測到的分子。
繪制
數據格式
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導入數據并做圖
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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，所以有些細節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！
