无需写代码的高颜值富集分析神器
富集分析是了解一个基因集功能倾向性的一个方式，在组学研究领域应用广泛。常见的有基于差异基因的Over-representation分析，也就是常说的GO、KEGG富集分析和Functional class scoring分析，如GSEA。这两种富集分析算法不同，但可以都支持同样的注释集，如GO、KEGG或其他类型的注释。基本原则只有一个：基因集的基因名字与注释集的基因名字能匹配。剩下的就是了解下原理去操作了。
下面三篇文章建议仔细多读几遍，尤其是原理解释部分。对以后的分析事半功倍。做了两年多的培训的体验是：学不会是因为没时间。时间用到了，自然就会了，培训现场的进度就是最好的支持证据。我们的培训希望在3天时间告诉大家需要3个月到半年可以掌握的知识，多读几遍也就都会了 (跑题了)。
今天给大家介绍的是Cytoscape的插件——ClueGO。ClueGO能以网络图的形式来展示GO富集结果。
除了在线工具和R代码，今天带来的是网络绘制工具Cytoscape的一个插件ClueGO，支持200多个物种，支持数据库实时更新，支持多个注释数据集，支持多集合富集结果比较和网络图展示。配合Cytoscape的网络操作，可以做更多探索。下面看看怎么安装和使用吧。
ClueGO安装
官网下载
（http://apps.cytoscape.org/apps/cluego）
Cytoscape的APP Manager中下载
ClueGO激活
ClueGO第一次使用需要按照提示申请license，申请网址为：http://www.ici.upmc.fr/cluego/cluegoLicense.shtml。点击Request a license key，填写基本信息之后提交审核，审核时间可能需要几天。拿到license之后点击App-ClueGO，在弹出的提示框中输入license即可激活ClueGO。
简单使用ClueGO
1. 上传数据
可以粘贴基因的id、symbol等或从本地上传文件 (富集分析的基因集只需要基因名字)，我们以ClueGO的示例文件“CluePediaExampleFile_Th1RelatedGenes.txt”为例，并选择其对应物种和自动识别Gene id类型选项。
2.选择富集数据集和富集标准
默认是BP（Biological Process），我们增加常用的CC（Cellular Component）和MF（Molecular Function）
然后勾选以下选项，目的是只显示p值<=0.05的富集结果。具体选择的富集显著性P value，可自行调整。
3.富集分析和结果展示
点击start开始进行富集分析
运行结束后，会跳出一个简述富集结果信息的提示框，包括物种, 基因名字，匹配的注释信息，重叠度和冗余度等信息。
Cytoscape的网络视图中展示的是富集结果的网络图。每个节点是代表性富集通路，节点的连线表示通路之间的共有的基因数，颜色表示该节点的富集情况分类(隶属于哪个功能组，颜色也可以和表格形式的的ClueGO结果对应)。
结果导出为矢量图
结果保存为表格或Excel格式
ClueGO优势
1. 物种丰富，并支持手动下载
本地有人类和小鼠可选，也可根据需要下载，支持近200个物种。
2. 物种注释手动更新
(前面推荐的GOEAST是每周更新，这个可以认为是实时更新。R中的注释包相比来说更新的慢了些，需要社区发布新版本或自己整理。)
3. 多种网络布局和自由网络设计
多种网络布局类型选择
style选项可对网络的颜色，节点，网络等进行修改
4. 多个数据集比较
同时导入2组或多组基因列表，可以进行比较分析。
富集结果：
首先跳出了一个简述富集结果信息的提示框，和单组分析类似，包括物种, 基因名字，匹配的注释信息，重叠度和冗余度等信息，但是额外统计了了两组共有的基因的富集结果。
Cytoscape的网络视图中展示的是富集结果的网络图。
每个节点是代表性富集通路，节点的连线表示通路之间的共有的基因数，颜色表示该节点的富集情况分类，而两组单独的，综合的，共有的富集通路等均可在ClueGO results详细看到。
5. 链接外源数据库
看到感兴趣的基因、通路，可以直接选择需要的外源数据库查询获得更多信息。
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