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      IPA 2017冬季更新

      2017-12-10 00:00:00 來源:源資科技市場部

      新聞摘要:圣誕前夕,IPA進行了2017年最后一次更新,本次更新加強了Analysis Match功能以及做圖中Build功能。使得IPA更易懂易用。

        圣誕前夕,IPA進行了2017年最后一次更新,本次更新加強了Analysis Match功能以及做圖中Build功能。使得IPA更易懂易用。


      增強Analysis Match功能

        秋季新更新的Analysis Match*可以自動在IPA做核心分析時,能夠尋找其他與上傳數據相似(或相反)的生物學結果,以幫助確認數據分析結果的解釋,或在各種實驗條件下提出與眾不同的共同生物學機制新觀點。IPA將研究者上傳的數據與公共資源中成千上萬的人類和小鼠的數據以及該研究者以往上傳的研究數據放在一起比較。從Canonical Pathways, Upstream Regulators, Causal Networks, 和Diseases and Functions四個方面比較以上所有的數據分析。
             本次更新中,Analysis Match可以選擇使用哪類數據(DiseaseLand,OncoLand或其他Land數據)進行匹配對比。在得到的熱圖中的詳細結果能更容易理解和進行后續分析。如今使用Project Search,可以手動向自己的數據集添加實驗元數據,以便在Analysis Match分析結果中清楚的體現他們。


      Analysis Match更新摘要

        從OmicSoft新正的“Land”數據使IPA獲得更多的Match結果。本次更新,IPA從OmicSoft增加了約700個分析包括在OncoLand中新的Land數據MetastaticCancer。

        在Analysis Match頁面的下拉菜單中能夠自主選擇使用哪一個Land數據集用于比較分析(圖1)。

        Analysis Match熱圖更新了:

      •   可以設定一個閾值,直觀的在熱圖的單個單元中顯示出顯著的,重要的z-score和p-value(圖2)。
      •   為熱圖中的每個單元都提供一個開放的、可視的網絡或通路圖,能夠更好的跟蹤和理解研究人員上傳的數據集或從OmicSoft數據中的分子在Canonical Pathways, Upstream Regulators, Causal Networks, 和Diseases and Functions四個方面的表現。(圖3)。
      •   能夠直接利用熱圖上的分支深入研究聚類或某一特征。比如??梢灾苯舆x擇全部Upstream Regulators和Diseases and Functions在熱圖上的聚類分枝,加入到一個通路或列表中進行后續分析(圖4),或使用列樹狀分支選擇最多20個分析進行全面的比較分析分析(圖5)。

      Analysis更新細節:

       

      圖1. 從源頭(Land)過濾Analysis Match結果。使用“Analysis Match”選項卡中的“Project”菜單可以選擇采用哪一個Land來源的數據用于Matching分析。單擊一個或多個存儲庫名可以選擇它們。研究者還能夠從My Projects中選擇自己上傳的數據?;蚴褂脭祿騆and名稱搜索需要的數據。本次更新中加入了一組新的Land數據MetastaticCancer。

       

      圖2. 在Analysis Match得出的熱圖中能夠顯示出不具備顯著性的分析項。在Analysis Match的熱圖中,能夠看到所有感興趣的分析項(Canonical Pathways, Upstream Regulators, Causal Networks, 和Diseases and Functions)的結果,并且能夠用顏色代表每個樣本的分析項的z-score值。然而,盡管在樣本中用了橙色或藍色表示了樣本的分析特征,但是很可能其實際的z-score可能太小卻被誤認為是重要的。如今,可以將無關緊要的特征特別標記出來。本例中,設定“2”為閾值,如果比閾值小的特征量則被標記一個點,這可以在查看結果是,幫助研究者忽略沒有統計意義的z-scores。

       

      圖3. 通過點擊熱圖中的方塊能夠直接查看四大分析項的具體網絡。通過點擊Analysis Match中的熱圖方塊,能夠打開其網絡和通路。如上圖A,點擊第一列中的ACKR2方塊,能夠在右邊直接顯示其分子網路。而數據集中份分子則會在Molecular Tab中詳細列出(上圖B), 點擊元數據標簽,則會顯示出該分析的元數據(上圖C)。下面的圖6將會講解如何在自己的數據集中加入元數據。

       

      圖4. 能夠在熱圖的行或列的聚類選擇某一組或幾組分析項進行后續分析。通過選擇一組或幾組分析項的聚類分支,進一步對其進行分析。比如,選擇顯著的一組分析項(行),可以將聚類在一起的相關的內容都選擇進來。所選的組可以保存到新的Pathway或list中??梢酝ㄟ^ Ctrl+單擊(Windows)或 command+單機(Mac)優化選擇結果。

       

      圖5. 選擇一組數據進行新一步的比較分析??梢詮臒釄D中聚類列的分支選擇聚類在一起的一組相關分析。如上圖所示,一組分析(列)是通過單擊熱圖上方的部分選擇。進而通過比較分析進行進一步的全面分析。最多可以選擇20組數據進行比較分析。也可以通過Ctrl+單擊(Windows)或 command+單機(Mac)優化選擇結果。

        用IPA新的元數據編輯器可以對研究者上傳的數據集進行注釋和標記。如今,研究者可以給上傳數據進行詳細的注釋,以幫助研究者快速用project search搜索到這些數據,或者能幫助研究者記憶實驗分析結果的細節。這樣,就能在Analysis Match選項卡中直接顯示元數據的詳細內容,這一點在理解Analysis Match分析內容時尤其有用。

        上傳數據集時,可以在IPA用戶界面中輸入有關元數據的背景資料。例如,可以利用現有的OmicSoft注釋方法在“case.disease”或“case.tissue”的值中輸入“哮喘”或“肺”,或創建個性化的的自定義字段注釋。例如,你可以創建一個新的“eNotebook record”的注釋值,并輸入一個可點擊的超鏈接,指向有網絡在線的關與實驗數據的記錄,或創建一個“Collaborators”的注釋值,輸入與數據集相關的同事名。向數據集中添加的元數據將自動上傳到該數據集的任意一個核心分析中。注意,輸入的元數據僅用于自己的研究目的,而不會影響IPA的分析結果。圖6顯示了如何為數據集輸入元數據。

       

      圖6. 為數據集輸入元數據??梢允褂肙micSoft現有的注釋,也可以創建一個自定義注釋字段,如上圖所示。在這種情況下,一個新的注釋字段“Hyperlink to paper”被創建,并且粘貼了一個超鏈接值(Ctrl+v)。還添加了其他元數據,如組織類型、疾病狀態等。元數據將上傳到從該數據集創建的任意一個核心分析中。

       

      圖7. 使用為數據集輸入的元數據搜索數據集和分析。在上圖例子中,使用關鍵字“GSE11352”能找到需要份分析,這一關鍵字即是OmicSoft的注釋“projectname”值。本例中,注釋“oncoGEO”分析的注釋值也是同一個GSE號碼。

        元數據可以在保存數據集文件之前或之后添加或編輯。在上傳之前,還可以在數據集文本或Excel文件內的頂部插入元數據(詳見幫助)。這一點在如果希望輸入大量元數據或者有許多具有相同的元數據的相似派生的數據集時非常有用。在本次更新中,可以在元數據選項卡(在上傳期間)或保存并重新打開后,編輯上傳的元數據。


      *Analysis Match需要購買單獨License。


      IPA的其他更新

            選擇或高亮網絡和通路節點的新標準

        IPA現在可以更靈活地利用研究者的創造力來建立和修改網絡和通路??梢酝ㄟ^本次更新的新標準通路上全局選擇節點用于進一步的操作。具體來說,可以通過overlay和其連接來選擇或高亮節點。例如,如果有對節點overlay了表達值,則可以首先選擇上調的基因,并將它們立即移動到Pathway作圖的不同位置,并對下調的節點執行相同的操作?;蛘吣梢赃x擇所有未沒有相關關系的節點并刪除它們?;蛘呖梢愿吡溜@示網絡中連接最多的節點。

       

      圖8. 通過Overlay來高亮或選擇節點。Overlay工具中的高亮菜單已改名為“高亮或選擇”,現在可以選擇是高亮顯示還是選中滿足標準的節點?!案吡痢笔菍⒐濣c邊框變為紫色,或將其填充為深藍色?!斑x擇”是將節點邊框變為藍色并可以對其進行挪動或進一步分析。例如,可以一起刪除或移動他們。上圖示例中,沒有overlay表達值的節點被選為一組。

       

      圖9. 通過節點的連接數來高亮或選擇節點。新的節點連接過濾器用于通過連接網絡或通路中的節點連接情況來選擇節點。如上圖所示,選擇了連接數>6個的節點。如此選擇了三個連接數最多的節點。

       

      圖10. 通過連接數來Trim節點。節點連接過濾器也可在Build菜單的Trim和Keep中使用。上圖示例中,在Trim中使用節點連接過濾器來刪除所有沒有連接的節點。


      核心分析中設立有獨立的上下調的閾值

        可以為FC或Log ratio設定獨立的上下調的閾值(而不是一個單一的絕對值閾值)。能夠更有效地控制IPA數據集中的數據結構,而不是使用一個絕對值閾值。如圖11顯示。

       

      圖11. 為核心分析設置獨立的上下調閾值。如今,當建立一個核心分析時,可以對有正值和負值的FC或log ratio分別設定上下調的閾值。如上圖所示,在本例中,-1.5和3用于表達倍數變化為上下調閾值。這意味著的基因FC值>- 1.5和< 3不在分析中使用。注意,用于分析“下調基因”和“上調基因”的個數需按recalculate鍵重新計算(如上圖紅色箭頭指示的位置)。



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