• IPA - miRNA 表达谱数据简明分析流程

IPA - miRNA 表达谱数据简明分析流程

1.       数据上传miRNA的表达数据上传和其他表达谱数据的上传方法是一样的,具体请参考教程“IPA数据准备、上传与分析”,2.       microRNA target filter点击右下角的“ANALYZE/FILTER DATASET”,选择microRNA T

1.       数据上传

miRNA的表达数据上传和其他表达谱数据的上传方法是一样的,具体请参考教程“IPA数据准备、上传与分析”,

2.       microRNA target filter

点击右下角的“ANALYZE/FILTER DATASET”,选择microRNA Target Filter

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IPA一共发现197microRNA中由103microRNA是有相关的靶标信息的,这103microRNA一共靶标了16707mRNA,列表中添加上了靶标分子的相关信息,如来源(source)、置信度(confidence),以及该mRNA所参与的Pathway等。如图。

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你可依据置信度对靶标分子进行过滤,点击Confidence右边的T型标志,可从实验水平证实的、高度预测的、中度预测的三个水平进行过滤。

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3.       如果你有相对应的基因表达谱数据,也可以加进来和microRNA一起进行联合分析。

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添加完成以后,可以看到靶标基因的表达值(Expr Fold Change)信息。

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miRNA的功能主要体现在其所作用的靶基因,高表达小RNA配低表达RNA,反之亦然。下面进行表达趋势匹配。单击上方的“EXPRESSION PAIRING”,设定microRNAmRNA的表达值列,完成后,下面的列表中会多出一个名为Expression Pairing的列。

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在列表头 Expression Pairing右边单击T标志,进行匹配类型筛选,只勾选相反表达趋势的。

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4. 在Rows的下拉选框中选择 All Pages,这样所有的结果会同时显示在一页中,你可以选择部分或全部成对的microRNA/mRNA进行导出,或者选择上方的“ADD TO MY PATHWAY/ADD TO MY LIST”用于进一步分析。

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比如,通过ADD TO MY PATHWAY 构建miRNA & mRNA互作网络;通过ADD TO MY LIST 进行进一步深度分析,如Core Analysis等。

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5. 那么,关于具体的互作网络构建,请参考教程“IPA-从头绘制通路图”;Core Analysis 分析参数设置,请参考教程“IPA数据准备、上传与分析”;Core Analysis结果解读,请参考教程“IPA Core Analysis 结果解读


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