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通路富集分析是做芯片测序后得到大量基因后的常规方式,不得不承认当下用的最多的仍然是 DAVID(https://david.ncifcrf.gov/home.jsp )。
尽管它被吐槽了数据一直不更新,比如 2016年 Nature methods上就发文吐槽过,当然不是针对 DAVID而已,但是它的问题确实是很突出,具体大家可以看下下面这张图:
文章指出,很多工具的注释信息没有及时更新,我们可以看到其中 DAVID的问题尤其显著,当时它已经有超过5年没更新了,细思极恐。细心的小伙伴可能已经发现了,咱们上期推荐的g:Profiler表现还是不错的哈。
为啥 DAVID不更新还有这么多人用?
白介素同学以为原因有两方面:
一是 DAVID当时的文章发表在 Nature protocol上;
二是相对来讲使用门槛较低,通过网页版操作,比较简单,很多无生信基础的同学也能自己做。
好啦,言归正传,白介素同学的神器库藏里还有新的神器,比 DAVID好用不止一点点。
DAVID速度较慢,而且结果需要多次手工操作,然后还需自己整理数据绘图。有没有能一波带走整个操作流程的分析工具呢?
首先来看看神器大概长啥样,界面比较简单,富集分析的算法多样,更新已经到了 2019了!
因为工具的内容非常多,这里不可能做详细的演示,直接给大家上图,首先拿到基因,输入,稍微点击下:
注意这里是pathway分析的结果,数据库提供的包括多个数据库的通路富集分析,例如rectome等,可以自己勾选。然后以火山图的形式呈现,结果供直接下载。
通路的基本情况:
链接到KEGG数据库:
值得一提的是,该工具还提供GO可视化的功能,可以用于比较不同分析GO之间的关联。
其实这个神器还有其它一系列的功能,这里不可能每一个功能都详细介绍,大家可以自己去挖掘一下。比如共表达,与药物、疾病的关系等等。
再来看看与其它工具的比较,我们可以看到全是对勾, WebGestalt表现出明显的优越性的。
好啦,说到这儿可能有同学就会关心,这个工具到底是不是可靠?
这里白介素同学查了它的背景,该工具发表了三篇 NAR的文章,最近更新在2019年,累计引用超过2500多次,值得信赖。
还不快去试试看,把图放到自己的文章里吧,记得引用。
附上神器网址:http://www.webgestalt.org/#
参考文献:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/?term=WebGestalt
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