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NetworkAnalyst在线作图工具——以Multiple Gene Expression Tables为例

你曾经为作图而苦恼吗?你曾经因为Figure丑而被导师嫌弃吗?你曾为高颜值的PPi图、火山图、热图、韦恩图,弦图和主成分分析图而折服吗?今天笔者给大介绍一款强大的在线作图神器——NetworkAnalyst,能够将你知道的高端大气上档次的图一网打尽。

 

进入NetworkAnalyst网站,网址为https://www.networkanalyst.ca/. 在网页的上方有关于NetworkAnalyst网站的定义:它是一个基因表达和meta分析的可视化分析平台。可以看到,该网站由5个数据上传入口,可以根据不同的需求进行选择,今天笔者以Multiple Gene ExpressionTables入口为例给大家讲解。

 

 

图1

 

点击Multiple GeneExpression Tables进入数据上传界面,根据提示可以看到,该入口最大的数据上传数目为1000。

 

图2

 

需要上传数据时,点击“Upload”即可上传,这里我以网站自带的数据为例进行上传。点击“Try our example”,获取三个数据集,分别为“E-GEOD-25713、E-GEOD-59276和GSE69588”。

 

图3

 

点击“OK”即可完成上传,网站对各个数据分别进行了ID转换、注释、标准化以及可视化等多项操作。

 

图4

 

点击“Visualization”栏目下方的“view”,可以看到该数据集分析后的箱式图和主成分分析(PCA)图。

 

图5

 

在图4网页的下端,点击“Proceed”,随后在新出现的网页中选择“Next”对这三个数据集进行处理。在质量检测(quality check)页面中,可以看到这三个数据集的PCA图和密度图。

 

图6

 

点击“Proceed”继续处理,在新的网页中点击“submit”,“Proceed”。可以看到各个基因在三个数据集中的变化。

 

图7

 

点击后方的“View”,可以对基因的变化进行可视化。

 

图8

 

点击网页下方的“Proceed”,随后可以选择不同的展现方式对数据进行可视化。

 

图9

 

对单个数据集中的基因进行分析有三个,分别为“Network visual analytics、ORA Enrichment和ORA Heatmap Clustering”,下面一一为大家做介绍。

 

Network visual analytics

 

点击“Network visual analytics”,选择“GSE69558数据集”,随后点击“OK”。可以看到有多个网络图可供选择,这里我选择构建“Generic PPI”。

 

图10

 

点击“Generic PPI”,随后需要选择构建蛋白相互作用网络的数据库,这里我选择应用较多的STRING数据库。

 

图11

 

点击“ok”,随后选择“Proceed”继续处理数据,就可以获得如下图的PPI网络图。在该页面中,可以对PPI图进行各种调整,包括背景颜色、可视化图形、布局和边缘类型。

 

图12

 

ORA Enrichment

 

点击“ORA Enrichment”,可以获得如下图所示的ORA富集图,与PPI图类似也可以对图形进行修改。

 

图13

 

ORA Heatmap Clustering

 

点击“ORA Heatmap Clustering”,在数据集选择页面中点击“ok”即可获得如下图ORA热图。

 

图14

介绍完单个数据集中的基因分析,下面来看看多个数据集中的基因分析。主要包含5种可视化分析图,分别为“Venn Diagram、Chord Diagram、GSEA Enrichment Network、GSEA Heatmap Clustering和PCA 3D”。

 

Venn Diagram

 

点击“Venn Diagram”,“ok”,随后可以获得如下韦恩图。点击韦恩图中的任意区域,可以在左边看到交集中的基因。

 

图15

 

Chord Diagram

 

点击“Chord Diagram”,由于弦图在基因超过1000个时无法展示,而且需要两个数据集,因此我们选择的这三个数据集无法得出弦图。

 

图16

 

GSEA Enrichment Network

 

点击“GSEA Enrichment Network”,可以获得以下GSEA富集图。

 

图17

 

GSEA Heatmap Clustering

 

点击“GSEA Heatmap Clustering”,可以获得如下GSEA热图。

 

图18

 

PCA 3D

 

点击“PCA 3D”,获得如下主成分分析图。

 

图19

 

只需要你准备原始的测序数据,该在线网站可以实现一键分析,而且可以进行多种高颜值图形的可视化。各位科研同伴们,可以试试这个网站啊,保证你爱不释手。

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