IPA(Ingenuity Pathway Analysis)軟件常見問題錦集

2017-03-15 17:08:40 來源:源資科技市場部

新聞摘要:IPA(Ingenuity Pathway Analysis)軟件常見問題錦集


問題1:初次使用如何登陸?
回復:IPA登錄說明如下:
(1)客戶端下載地址:https://analysis.ingenuity.com/pa/installer/select,Mac系統、Windows系統選擇不同客戶端。
(2)客戶端安裝及登錄

  IPA客戶端安裝在電腦后,桌面顯示IPA快捷方式圖標。雙擊,打開IPA軟件。

 

圖1-1 打開IPA軟件,緩沖過程圖示

 

圖1-2 IPA軟件登陸界面

  在上圖登錄界面中輸入申請IPA賬號使用的Email及原始密碼,即可成功登錄,進入IPA操作界面,如下圖所示。

 

圖1-3 IPA軟件界面


問題2:收到原始密碼后,自己如何設置密碼?
回復:以忘記密碼為由,申請重置密碼。
打開鏈接:https://apps.ingenuity.com/isa/account/forgotpassword ,在下圖界面Email框中輸入IPA軟件的登陸郵箱地址,點擊Submit。待收到Qiagen公司提供的重置密碼鏈接,重置密碼即可。(以上操作請在注冊IPA軟件的電腦上完成)

 

圖2-1 申請重置密碼界面


問題3:IPA分析數據的數據格式?對數據類型與數值范圍的要求是什么?
回復:IPA識別 .txt、.xlsx和.xls 格式文件,推薦使用Excel第一張表格編輯數據,表格中一定要包括ID(表格第一列,基因、蛋白或化學物)和實驗數據值,每列只有一個抬頭。每個表格中可以最多包括20組觀察(Observation),觀察結果最多對應3種數值類型。如圖3-1所示。IPA能夠識別的數值類型與數值范圍,見表3-1。

 

圖3-1 Excel編輯數據格式示例

表3-1 IPA能夠識別的數值類型及其有效數值范圍

 


問題4:代謝物的ID我們一般都是用HMDB的數據,如這個腎上腺素Epinephrine,我在excel中輸入HMDB00068還是00068即可?
回復:輸入Epinephrine在HGMD數據庫中的ID:HMDB00068。IPA識別的數據庫及對于ID見表4-1,供參考。

表4-1 IPA識別的數據庫及其ID

 


問題5:用數據練習IPA上傳,在最后一步彈出對話框,這個有影響嗎?

 


回復:上傳數據前,請核查數據集中的數據類型和數值范圍是否符合IPA要求。如上圖所示,上傳的數據集中FC在(-1,1)范圍的數據不符合要求,如果用戶沒去除這些數據,IPA會自動忽略這些數據。


如果用戶的數據統計正確,如果在上傳數據時出現這種情況,IPA強制忽略這些數據不會對分析結果產生影響。因為用戶在上傳前去除FC在(-1,1)范圍的數據,跟IPA強制忽略的效果一樣。


問題6:如何篩選與疾病相關的基因,標準是什么?
回復:快速篩選與某種疾病相關的基因,推薦使用IPA的高級分析模塊——BioProfiler。標準以用戶感興趣內容而定。BioProfiler篩選與疾病相關的基因的操作步驟如下:
      (1)以疾病Vesicoureteral Reflux為例,在Diseases and Functions搜索欄,搜索Vesicoureteral Reflux,搜索結果見圖6-1。選擇與腎和泌尿疾病相關的分子,使用BioProfiler迅速篩選感興趣的分子。

 

圖6-1 與疾病Vesicoureteral Reflux相關的分子

  (2)分子導入BioProfiler后,顯示結果見圖6-2,用戶可以自定義表格顯示的信息。用戶可以在Molecule Type中選擇基因,還可以根據基因表達蛋白類型,進一步更準確地選擇感興趣基因。用戶還可以根據圖6-2所顯示的信息類型,如:組織或細胞系、分子活性、對疾病的影響和突變信息等,篩選感興趣基因。

 

圖6-2(1)分子詳細信息

 

圖6-2(2)疾病相關信息

圖6-2 分子導入BioProfiler,顯示相關的詳細信息


問題7:經典通路是怎么得來的?是否可信?
回復: IPA能夠查詢經典通路信息,提供通路圖示(Pathway)與通路文字介紹(Report),信息可夙愿。這些信息來自Ingenuity Knowledge Base。Ingenuity Knowledge Base是由多位專業領域的博士或至少具有博士學位的科學家,人工閱讀專業文獻,從中提取的信息組成,這些信息經多輪指控,符合Ingenuity Knowledge Base篩選標準。


以ATM signaling為例,點擊Pathway,打開ATM signaling圖示,如圖7-1。如果您還想進一步查看支持ATM Signaling的文獻,請在打開的canonical pathway窗口的圖形區域,右擊鼠標,在彈出的工具選項,選擇最后一項: View References,如圖7-2所示,便可查看支持這個pathway的文獻鏈接和名稱,點擊鏈接,即可查看支持ATM signaling的文獻。

 

圖7-1 ATM signaling搜索結果

 

圖7-2 ATM signaling圖形展示形式

 

圖7-3 支持ATM signaling的文獻鏈接


問題8:如何查詢疾病相關藥物信息?
回復:(1)在搜索欄中輸入疾病名稱,例如,Liver Cancer。(2)選擇所有搜索到的分子,導入BioProfiler。(3)在BioProfiler窗口,將Molecule Type限定為:drugs and chemicals。篩選結果雖然既包括藥物,又包括化學物質,但是在Molecule Type欄中明確顯示篩選到的分子的類型,您可以從結果中看到哪些是藥物,如圖8-1所示。

 

圖8-1 在BioProfiler模塊中,篩選與Liver Cancer相關的藥物或化合物。


問題9:如何查詢某種疾病的致病機制?
回復:致病機制一般需要限制基因、蛋白等分子范圍,且以具有對應分子實驗數據為佳,原因有二。第一,與某一種疾病相關的分子太多,會產生太多可能導致疾病的致病機制,從中挑選最符合用戶要求的治病機制并非易事。第二,如果您限定某些分子和某種背景,如:某些分子的實驗數據,提供這些生物背景,IPA能夠幫您建立一個能夠更符合的致病機制假說。


問題10:我想整合代謝組和蛋白組數據進行一體化的相關聯分析,怎么用IPA進行操作(蛋白的名稱和代謝物的名稱我都有)?
回復:多組學數據分析,在編輯數據集時,可以將不同類型數據ID,如:蛋白ID與代謝物ID放在同一列,但需保證這些ID能夠被IPA識別。然后再根據實際需要,選擇分析功能。如:代謝組數據和蛋白組數據的整合數據集可以使用Core Analysis進行分析。


建議使用蛋白ID或代謝物ID作為IPA識別分子的依據,而不是蛋白名稱或代謝物名稱。


問題11:我的TTEST值應該選在observation1下的哪個選項?

 


回復:IPA不識別TTEST,請查看問題3,查看IPA支持的數值類型。


問題12:導入數據時,如果選Log Ratio就會出現全部是上調的紅箭頭;Top Analysis-Ready Molecules 分析中,Exp Log Ratio 顯示NO data,為什么?

 

 

 


回復:IPA顯示的Exp Log Ratio還是,是根據上傳的數據的數值顯示的,Log Ratio值大于0,顯示為,小于0,顯示為。沒有Exp Log Ratio是因為上傳的數據集中沒有小于0的數值。


問題13:如何從經典通路分析中挑選有用信息?
回復:先正確解讀分析的經典通路結果,用戶從中挑選感興趣內容或與研究優先關的通路。以人類肝細胞癌轉錄組測序(HCC_488)數據集經典通路分析結果為例,解讀結果。


經典通路分析結果顯示內容是與整個數據集相關性顯著的經典通路,代表顯著性的數值P-value由Fisher's exact test right-tailed方法計算。顯著性表示數據集中的分子與經典通路相關的可能性。詳細內容如圖13-1所示。

 

圖13-1人類肝細胞癌轉錄組測序(HCC_488)數據集經典通路分析結果條形柱顯示方式


經典通路條形圖X軸表示經典通路名稱,Y軸表示-log (p-value);條形柱高低表示顯著性大小;通路活性狀態由不同顏色表示,根據z-score預測通路是激活還是抑制。快速鑒定數據集中基因差異性表達對通路活性的影響。橘色表示激活,藍色表示抑制,灰色表示無法預測通路狀態,白色表示z-score等于或非常接近0;橘色小方塊表示比值,比值 = 數據集中涉及某經典通路的基因數/某經典通路涉及的總基因數。圖中1-7內容解釋如下。

1:定制表參數設置,對應內容見圖13-2。

圖13-2定制表參數設置界面


選擇需要展示的經典通路,從數據集中分子參與的經典通路中選擇感興趣的經典通路,展示方式可選擇樹形圖和列表形式。設置分數閾值 選擇圖標顯示形式 選擇經典通路的分類順序 選擇圖表Y軸數值類型。選擇經典通路分數計算方法,IPA軟件設置閾值選項,低于閾值的經典通路不顯示在結果中。

 
  
懸停在“Mitotic Roles of Polo-Like Kinase”條形柱上,顯示數據集中有多少基因與這個通路相關、-log (p-value)、z-score和比值。如圖13-2紅色箭頭向上指向內容。單擊“Mitotic Roles of Polo-Like Kinase”條形柱,在圖13-2下方顯示數據集中參與此通路的基因詳細信息列表,其中“Expected”欄表示此通路被激活,預測基因的狀態。比如,圖13-2中所示,如果通路“Mitotic Roles of Polo-Like Kinase”被抑制,預測基因CCNB1被上調。

 

圖13-3人類肝細胞癌轉錄組測序(HCC_488)數據集經典通路分析結果條形柱顯示方式


圖13-3顯示HCC_488數據集中涉及每個經典通路的基因是上調(紅色)、下調(綠色)還是無變化(灰色)。橘色點表示每個通路的-log (p-value)。將鼠標懸停在“Cell Cycle: G2/M DNA Damage Checkpoint Regulation”條形柱上,顯示該通路的詳細信息,如圖?中紅色向下的箭頭指向的藍色背景內容。單擊“Cell Cycle: G2/M DNA Damage Checkpoint Regulation”條形柱,將HCC_488數據集中涉及此通路的8個基因的詳細信息顯示在圖下方的列表中。


問題14:IPA能夠修改上傳的數據數值嗎?IPA能夠計算Fold Change嗎?
回復:IPA不能修改上傳數據的數值,只能選擇用或忽略某些數值,或者通過設置閾值,選擇符合條件的數值用于分析。IPA不是統計學工具,數據上傳至IPA之前,請自行做好生物學統計。


問題15:IPA查詢次數受限?
回復:IPA不限制查詢次數,如果發生這種情況,很可能是您的賬號因導出圖片次數超過本月上限而被停用(因為IPA對導出圖片次數有限制)。請您聯系源資公司,反饋情況,我們會協助解決問題。


為避免此類情況發生,請用戶先將感興趣的分子網絡圖或通路圖存放在My Pathways中,待有需要時,再導出,合理分配導出圖片的數量。

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