為什么要做IPA分析呢?對于基礎研究來說,我們能直接感受到的是表型變化,如果想探究造成這種變化的機制,會去看基因的變化。而我們都知道,基因并非獨立存在的,他們彼此之間的存在調節和介導關系。IPA分析可以解析通路,挖掘基因之間的關系,進而揭示表型變化。IPA 是基于QIAGEN近20年收集整理的QIAGEN Knowledge Base 開發的一款組學數據分子機理挖掘工具。可以對基因、蛋白、代謝物、藥物和化合物等進行生物學功能和分子調控機理的解讀,闡明生物學現象背后的分子機理、挖掘潛在的生物學標志物。
其核心部分:Ingenuity knowledge Base,是一個專業的生物學相互作用和功能注釋數據庫,收集了上百萬的關于蛋白質,基因,化合物,細胞,組織,藥物和疾病之間最直接的相互作用關系信息。信息來源的原始文獻由幾百位博士專家整理并且審閱,每周更新文獻,每季度更新分析功能。
其獨特的數據庫及通路激活/抑制計算方式提供了傳統富集分析和GSEA無法替代的優勢。IPA的使用限制?IPA的適用范圍:人、大鼠、小鼠
?輸入文件: (差異) 基因/蛋白 ID/名稱、fold change (選填)
?差異基因個數:最少800個,最多8000個
?支持不同類型的數據,例如bulk RNA-seq/scRNA-seq、proteomics等IPA分析的結果IPA的分析結果可以分為六個模塊:經典通路分析、上游分析、疾病與功能分析、調控效應分析、相互作用網絡、圖形摘要,以下會對每個模塊最重要的圖進行解釋。經典通路分析IPA提供了700多種預設的經典通路(包括各種信號和代謝途徑),對上傳的數據集進行解釋。?
圖1.經典通路富集分析統計,展示了差異基因在經典通路中的顯著性富集情況。其中,橫坐標為通路名稱,縱坐標為富集的顯著性水平(以10為底的負對數變換);其中,橙色標注表示通路被激活,藍色標注表示通路被抑制,橙色和藍色的深淺代表激活或抑制的程度;Ratio表示在此信號通路中差異基因數與該通路中包含的所有基因數的比值。
上游分析分析基因表達數據時的一個關鍵問題在于,探究哪些上游分子可能驅動數據集中的基因或轉錄本表達變化。IPA會預測哪些上游調節因子被激活或抑制,導致了數據集中上調和下調的基因。圖2.上游調控因子網絡圖,上游調控子網絡圖展示了上游調控因子和與其直接相關的并存于數據集中的下游分子之間的相互作用關系。橙色線表示上游調控子與基因一致激活,藍色線表示上游調控子與基因一致抑制,黃色線表示上游調控子與基因之間的表達趨勢不一致,灰色線表示數據集中不存在與表達狀態相關的預測信息。
上游調控因子給出的調控關系都是直接調控,如果想尋找間接調控關系,可以參考以下的因果網絡圖。圖3.因果網絡圖,因果網絡圖展示了主調控因子和與其直接相關的,調控差異基因的上游調控因子之間的相互作用關系。橙色線表示主調控子與上游調控子一致激活,藍色線表示主調控子與上游調控子一致抑制,黃色線表示主游調控子與上游調控子之間的表達趨勢不一致,灰色線表示數據集中不存在與表達狀態相關的預測信息。
疾病與功能分析IPA可以預測數據集中分子表達變化對下游“疾病和功能”結果的影響。其中“功能”指的是生物過程,如細胞凋亡和細胞增殖。圖4. 疾病與功能富集分析統計,差異基因在疾病與功能中的顯著性富集情況,橫坐標為通路名稱,縱坐標為富集的顯著性水平。
調控效應分析調控效應分析旨在揭露下游疾病或生物學功能如何受到上游調控因子的影響。IPA分析將上游調控因子、數據集分子、下游功能(疾病)聯系起來,并生產一個假設,用于解釋上游調控因子的激活或抑制如何影響下游靶分子表達以及這些分子的表達對疾病和功能的影響。圖5.調控效應網絡圖,數據集中的基因與調控子和功能之間的相互作用關系。其中橙色的填充色代表該轉錄因子、酶、激酶或功能等被激活;反之,藍色填充色則代表其被抑制。橙色線表示基因表達水平變化對該功能具有激活作用,藍色線表示基因表達水平變化對該功能具有抑制作用,黃色線表示基因表達水平變化對該功能的影響與現有文獻報道不一致,灰色線表示調控關系未知;實線表示直接相互作用,虛線表示間接相互作用。
相互作用網絡IPA的交互網絡可幫助解數據集中的分子是如何協同工作,無論是蛋白質的直接互作,還是通過某些間接的機制相互作用。圖6.基因相互作用網絡圖,某疾病或功能相關的分子之間的相互作用關系網絡。其中橙色的填充色代表該轉錄因子、酶、激酶或功能等被激活;反之,藍色填充色則代表其被抑制。橙色線表示基因表達水平變化對該功能具有激活作用,藍色線表示基因表達水平變化對該功能具有抑制作用,黃色線表示基因表達水平變化對該功能的影響與現有文獻報道不一致,灰色線表示調控關系未知;實線表示直接相互作用,虛線表示間接相互作用
圖形摘要圖形摘要提供了IPA核心分析中主要結果的概覽,并說明了這些概念如何相互關聯。其展示內容均為算法推定的重要部分,包括經典通路、上游調節、疾病與生物功能等,并匯總為互相關聯的分析圖。
圖7.圖形摘要分析
IPA在文章中的應用圖8.IPA在單細胞文章中的使用
過度的氣道高反應性和炎癥是哮*的標志,脂多糖 (LPS) 暴露與疾病的嚴重程度和類固醇抵抗有關。為了研究哮*惡化的機制,作者建立了以屋塵螨 (HDM) 誘導的哮*為背景的 LPS 誘導的類固醇抗性惡化的小鼠模型,通過使用單細胞 RNA 深度測序來分析肺中的免疫細胞。
通過其分子和功能特性,作者鑒定了 20 個免疫亞群,例如嗜堿性粒細胞、2 型先天淋巴細胞 (ILC2) 和 CD8+ memory T 細胞。其特定細胞簇是白介素 (IL)-4 和 IL-13 轉錄物的主要來源,對地塞米松具有抗性。IL13 的中和消除了 HDM/LPS 誘導的氣道高反應性、氣道炎癥和粘液過度分泌減少。此外,使用Ingenuity Pathway Analysis 系統,作者確定了調節嗜堿性粒細胞、ILC2和CD8+記憶T細胞活化的規范途徑和上游調節因子。我們的研究為進一步了解哮*發作期間的免疫狀況提供了機制見解和重要的參考資源。圖9.IPA預測的 (A) 經典通路和 (B) 上游調節因子(C)三個集群中顯示的上游調節器的表達水平。每個點的大小代表每種類型的細胞表達標記基因的比例,顏色代表每個標記基因在所有細胞中的平均表達
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