IPA基因作用通路分析

IPA（IPA Pathway Analysis）是一个一体化的在线整合分析软件（www.ingenuity.com），用于分析基因表达数据、microRNA数据和小规模实验数据。它建立了可视化的实验系统，基于基因、蛋白质、化学物质、药物等各种分子的属性，构建分子之间相互作用关系网络。IPA可以提供经典信号通路分析、上游调控分析、疾病与功能分析、调控效应分析、基因互作网络分析等多个分析内容。

吉凯基因实例EXPERIMENT EXAMPLE

经典通路分析

上图信号通路柱状图展示了差异基因在经典信号通路中的富集情况。差异基因所调控的经典通路由 IPA 所收集归纳的 800 条信号、代谢通路所总结；所有的信号通路使用Log（P-value）进行排序；图中使用橙色标注的信号通路表示Z-score>0，而使用蓝色标注的信号通路表示Z-score<0 ；Z-score>2代表该Pathway被显著激活，Z-score<-2代表该Pathway被显著抑制；Ratio表示在此信号通路中差异基因数与信号通路的所有基因数的比值。

上图实验数据预测的信号通路展示了实验数据对信号通路的信号传递的影响。在信号通路图中给出了各种分子的信号传递过程和差异基因的上下调情况，通过分子激活预测，对其他基因进行了激活抑制预测。图中颜色标注参见图例。

上图文献数据支持的激活或抑制状态的信号通路图展示了在现有文献研究的基础上，信号通路处于激活或者抑制状态时，标示出信号通路中各种分子在信号传递过程，是否为高表达或者低表达，是否为激活或者被抑制。图中颜色标注参见图例。图示为在|Z-score|>2的信号通路中，显著性排名第一的Apoptosis Signaling激活时已有的信号作用途径。

上游调控分析

上游调控因子分析表展示了本项目中所有的差异基因的上游调控因子。上游调控因子可以是任何能够影响基因表达的分子，它覆盖了全部的分子类型，包括转录因子、细胞活素、小RNA、受体、激酶、化学分子和药物。IPA使用了Activation z-score算法，对上游调控子的激活或者抑制进行预测，并降低了由于随机数据造成的显著预测。

上游调控子网络图展示了上游调控因子和与其直接相关的并存在于数据集中的下游分子之间的相互作用关系。橙色的线表示上游调控子与基因之间的一致激活的表达状态，蓝色的线表示上游调控子与基因之间的一致抑制的表达状态，而黄色的线表示上游调控子与基因之间的表达状态不一致，灰色的线表示数据集中不存在与表达状态相关的预测信息。

图1 疾病与功能柱状图展示了差异基因在疾病与功能分类中的富集情况。所有的疾病与功能使用-Log（P-value）进行排序。图2，疾病和功能热图展示了差异基因表达的上调与下调对功能与疾病的激活抑制关系。橙色代表Z-score>0 ，蓝色代表Z-score<0，灰色表示没有Z-score值；Z-score>2代表该功能被显著激活，Z-score<-2代表该功能被显著抑制。

基因功能网络图展示了基因与功能之间的激活与抑制关系。在网络图中展示了数据集中和指定的功能或者疾病的所有基因，并给出了它们的上下调关系，以及基于Ingenuity知识库的文献支持的预测相互作用关系。橙色的线表示上游调控子与基因之间的一致激活的表达状态，蓝色的线表示上游调控子与基因之间的一致抑制的表达状态，而黄色的线表示上游调控子与基因之间的表达状态不一致，灰色的线表示数据集中不存在与表达状态相关的预测信息。

调控效应分析表展示了差异基因参与的上游调控网络与下游功能的可能的作用途径。Consistency Score是网络中上游调控因子，数据集和疾病与功能之间的因果关系一致性和密集连接的度量标准，Consistency Score越高，表示调控效应结果越准确。

调控效应网络图展示了数据集中的基因与调控子和功能之间的相互作用关系。此调控效应分析对accumulation of lipid, DNA replication,proliferation of pancreatic cancer cell lines,release of metal具有激活作用,对atrophy of muscle具有抑制作用。

相互作用网络分析表展示了数据集中分子之间的相互作用关系。IPA使用网络生成算法将分子之间的网络图分割成多个网络，并给每一个网络进行Score打分。Score打分是基于超几何分布，通过右尾的Fisher精确检验获得的显著性水平的负对数值。所有的网络使用Score值进行排序。

基因相互作用网络图展示了在确定的功能区域内分子之间的相互作用关系网络。在网络图中，基因、蛋白质、化学物质等使用不同的形状进行表示。

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