組學分析高級進階：Nature Protocols文章教你組學數據的通路富集及其可視化

發(fā)稿時間：2019-01-30來源：天昊生物

通路富集分析有助于研究人員深入解析由組學（基因組、轉錄組、表觀組等）方法產生的基因列表數據，這種方法可以鑒定出基因列表中富集的生物通路。最新發(fā)表的這篇Nature Protocols文章詳細解釋了通路富集分析的步驟，并提供了一種實用指南來更好的詮釋RNA-seq和基因組測序等實驗產生的基因列表數據。該方案包括三個主要步驟：從組學數據中定義基因列表，確定統(tǒng)計學上富集的通路，以及結果的可視化及解釋。具體應用到g:Profiler、GSEA、Cytoscape和EnrichmentMap四種工具。該方案為沒有生物信息學經驗的生物學家設計，可以在大約4.5小時內完成分析。

本文推薦四種工具完成富集通路分析，因為它們僅靠鼠標點擊（point-and-click）即可完成分析，無需編程背景，易于上手。另外它們均可免費下載，能夠完成高級功能分析，具有大量文檔說明和最新更新數據庫支持等。

● g:Profiler (https://biit.cs.ut.ee/gprofiler/)

● GSEA (http://software.broadinstitute.org/gsea/)

● Cytoscape (http://www.cytoscape.org/)

● EnrichmentMap (http://www.baderlab.org/Software/EnrichmentMap)

圖1、方案概述

來自不同組學數據的基因列表通過使用g:Profiler或GSEA進行通路富集分析，鑒定實驗中富集的通路。在Cytoscape中使用EnrichmentMap, AutoAnnotate, WordCloud和clusterMaker2命令，對富集結果進行可視化和解釋。

o  名詞解釋（Box1）

步驟1、利用組學數據定義感興趣的基因列表

組學數據定義基因列表有兩種主要方式：基因列表（gene list）或排序基因列表（ranked gene list）（圖1）。某些組學數據會產生一個基因列表，例如通過外顯子測序鑒定腫瘤中的所有體細胞突變基因等，這樣的列表適合于使用g:Profiler直接輸入通路富集分析。其他組學數據會產生排序基因列表。例如RNA-seq獲得的差異基因表達表格等，可以使用GSEA工具進行分析。

步驟2A、使用g:Profiler進行基因列表的通路富集分析 (圖2，詳細步驟參見原文)

圖2、g:Profiler界面展示

步驟2B、使用GSEA進行排序基因列表的通路富集分析 (圖3-4，詳細步驟參見原文)

圖3、GSEA界面展示

圖4、GSEA輸出舉例

a、GSEA結果的網頁摘要，顯示了在排序列表的頂部或底部富集的途徑，其中“na_pos”和“na_neg”表型分別對應于上調和下調基因的富集。b、Mesenchymal中通路富集圖。c、Immunoreactive中通路富集圖。

o  通路富集分析數據庫資源（Box2）

o  多重檢驗校正詳解（Box3）

o  通路富集分析中的統(tǒng)計檢驗解釋（Box4）

步驟3、通路富集分析結果可視化及解釋 (圖5-8，詳細步驟參見原文)

結果的可視化由EnrichmentMap軟件完成。

圖5、EnrichmentMap軟件用戶界面

圖6、通路富集圖結果展示

圖7、EnrichmentMap熱圖結果舉例

圖8、可用于文章發(fā)表的富集結果展示

本文除了對組學數據的通路富集分析及可視化做了詳盡說明外，還對實驗設計、重復次數、參數和極端值的處理、通路基因集數據庫的選擇、其他軟件方法的比較，以及常見問題等都做了說明，值得拿來慢慢品味。

原文網址：http://dx.doi.org/10.1038/s41596-018-0103-9

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