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表达谱分析(二)通路富集分析和基因互作网络图绘制


生信团 上海天昊生物 
 
上一讲,我们使用DESeq2对下载的GEO数据进行差异分析,可以获取差异基因列表。那么,在得到差异基因后,我们还可以做哪些分析呢?接下来,小编带着大家使用在线网址进行PPI网络分析和基因富集分析(GO和KEGG富集),网址:https://string-db.org/ 

 

 

获取差异基因列表


    打开上一节生成的Differential_Expression_Genes_Summary.csv文件,统计type类型中up和down的基因数为3157个,PPI string最多允许分析2000个基因,因此我们需要对数据进行下一步过滤,我们选择过滤条件为 padj <0.05 , 筛选到1245个基因。

提取基因名

    将筛选到的1245个基因复制到GSE132287_Gene-count-table.xls文件中的空白列,使用VLOOKUP函数获取我们要返回的值,如下图所示:P2单元格是我们待查找值,A:B是数据表,其中A列要包含待查找值,列序数是返回值所在的列数,匹配条件通常选择精确匹配FALSE,可以简写为数字0 。整个函数的意思是:查找P2单元格在A列中所在的行,返回该行B列的值。
 
如下图所示,通过vlookup函数,我们返回gene_name数目1245个,用于后续PPI网络分析。


 

 

PPI网络分析


1. 初步分析

    打开PPI网络网址:https://string-db.org/ ,点击Multiple proteins, 在List Of Names 方框内粘贴1245个基因名,Organism 下拉菜单选择human,点击Search 开始分析。


 

    连续点击2个CONTINUE后,得到一个初步的网络图。


 

    上面的图看上去比较杂乱,我们可以通过图片下方的一行菜单进行进一步的调整。


 


2. 富集分析结果过滤

    点击Analysis,查看分析结果。


 
 

    下载kegg富集分析结果


 

 

    下载结果打开,如下图所示:


 

3、筛选感兴趣的通路,重新做PPI分析
 

我们选择P值最小的通路 hsa04668 :TNF signaling pathway ,复制对应的G列的44个基因,使用Notepad++的替换功能,将',' 替换成 '\n', 生成基因列表,用于PPI重新分析。


 

4、重新分析PPI网络

    导入44个基因,重新分析,分析完成后,看到在网页上看到PPI网络图。

 

    点击Export,选择文件和图片下载。文件可以使用Cytoscape软件绘制更专业的网络互作图。


 

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作者:大熊

审核:有才

来源:天昊生信团

 

 

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