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转录组与代谢组联合分析利器----metscape(上)

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浏览:- 发布日期:2017-02-14 13:02:04【 】


相信各位老师们最近看了不少关于转录组联合分析的文章,在此小编也带着大家简单回顾下思路吧!

总的来说,是基于“参与同一生物过程中的基因或代谢物具有相同或相似的变化规律”这一原理进行分析的。例如,我们想研究导致不同颜色品种的

玫瑰花颜色差异的原因,首先通过代谢物检测,发现不同颜色品种的玫瑰花积累的花青素类型和含量并不一致;然后进行转录组,在众多差异基因及代谢通路中,可以重点关注与花青素合成相关的代谢通路上的基因,一方面可以快狠准地找到导致颜色差异的功能基因,另一方面代谢组的结果也间接对转录组数据结果进行了验证。

那么,如此激动人心的数据接下来如何展示呢?毕竟整点高大上的图表到文章中才是关键啊!

今天小编就给大家介绍一款超简单、超实用、超酷炫的软件----metscape

一、安装

1、下载安装java最新版:http://www.java.com/zh_cn/

i.下载安装cytoscape: http://www.cytoscape.org/

(注意版本匹配)

ii.下载metscape: http://metscape.ncibi.org/index.html

(注意版本匹配)

2、将metscape.jar拷贝到cytoscape安装目录的apps子目录下

3、启动cytoscape ,点击apps找到metscape提示已安装成功

二、基本流程

先从pathway-based network开讲吧!

1、打开cytoscape,在菜单栏选择apps-> metscape-> build network ->pathway-based

2、接下来就会弹出如下对话框,选择物种(三个物种可选human, rat, mouse),接下来导入数据有两种形式:

(1)、直接输入一组化合物或者基因id,点击ok

(2)、点击select,导入整理好的各个实验数据

数据格式要求:

compound file首行包含表头,第一列为kegg compound ids 或者names,其他列为其他实验数据,如下所示

gene file

首行包含表头,第一列为entrez gene ids 或者 official gene symbols,其他列为其他实验数据,如下所示

concept file使用表达数据从lrpath或者gsea获取,如下图所示

group definition file(可选):一个包含两列的简单表格,第一列为代谢物名称,第二列为组名

3、 输入的化合物名称会匹配到kegg id,如果有多个匹配,可以点击小三角选择最合适的那个,如果没有匹配到会显示not found,此次mapping的结果可以保存,下次用的时候会自动默认之前的选择,点击ok。

4、如果有基因或者化合物没有匹配到数据库,会弹出如下窗口

5、成功导入实验数据后的界面如下,从network type选项中选择一个type

6、点击build network即可得到如下图片

  • compound-reaction-enzyme-gene network

  • compound-reaction network

  • compound-gene network

  • compound network

ok,今天就给大家讲到这里了。

下期小编将会就如何对图片进行个性化的调整以及如何构建correlation- based-network 进行详细的讲解,敬请关注!


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