cytoscape插件之Cluego&Cluepedia

五一劳动节，连续五天，在钉钉群直播互动授课带领大家系统性掌握cytoscape软件的使用方法和技巧，课程已经结束啦。文末有录播回放学习方式，以及配套授课资料！

下面是cytoscape讲师的笔记

一、初识

  • Cluego是cytoscape一款富集分析及可视化的插件，支持200多个物种，数据库及时更新，多个注释数据集，富集结果以网络形式呈现。其中，插件一共有三个功能，富集分析，富集结果可视化和基因/miRNA富集网络
  • 富集结果一般呈现这样效果，非常美观，还能体现通路聚类的信息。
  • 下面分别展示下插件的三个功能~

二、申请license

  • Cluego第一次使用需要按照提示申请 license
  • http://www.ici.upmc.fr/cluego/cluegoLicense.shtml
  • 填写基本信息，一般需要几天时间，以邮件的形式回复
  • 后面会返回一个key，用它登陆插件即可

三、富集分析

3.1 参数调整

  • Analysis Mode：插件一共有三个功能，若需要富集分析，选第一个

  • Visual Style：

    • Goup：节点越大，通路p值越小（一般选这个）

    • Significance：节点越大，通路富集基因越多；颜色越深，p值越小

  • Ontologies/Pathways : 数据库选择（没有默认GO富集，需要挑选）

  • Evidence：GO富集证据树，有经实验证明，没有实验证明等等，层层分级。一般选择ALL，选择其他项可导致某些证据的缺失

  • 下面两个一般不用调整，物种的信息可在上面一开始的时候选择（若分析结果不好，可尝试更新数据库，看是否是信息的缺失）
    • Network Specificity 和 GO Tree Interval
      • 若有相似功能的基因，会整体合成一个通路
      • 一般选择这一项，不然后面出来的网络图过大

      • 这两项是同时变化的，表示GO 富集的level（分类）

      • 总体分成三个功能：细胞组分（cellular component, CC）、分子功能（molecular function, MF）、生物过程（biological process, BP）。往细节分可看到不同功能之间的关系

      • 一般选择默认的3-8 level，若得出网络图过大，可调节level 之间变小

      • Use GO Term Fusion：

      • Show only Pathway with PV

      • 一般小于0.05 的有显著统计学意义功能会被富集出来

    - 最小基因数：该通路所富集到的最小基因数
    - 富集因子：该通路富集到的基因/该通路本来的基因数

    • Kappa分数：定义边的参数，确定两节点之间是否相连

      • （若网络过大，可通过调高上面参数试试）
      • 选择布局后，点击START 开始分析

    3.2 结果

    • 开始后，会出现下面的方框
    • 可看到用了GO数据库，以及形成30个节点，29条边的网络
    • 形成的网络
    • 下方呈现富集表格

    • A：隐藏小的通路

    • B：改变颜色

    • C：刷新

    • D：导出个文件夹（富集条形图，饼图，表格等）

    • E：单独导出富集表格

    • 同样也可以点击 CluePedia图标进行网络的调整

    • 最终导出结果：富集表格（通路，P值，基因......）
    https://cdn.jsdelivr.net/gh/xiayh17/Figs@main/uPic/Untitled_23_1626955309.png

    四、富集结果可视化

    • 这里展示第二个功能：富集结果可视化。一般情况下在DAVID，Metascape或其他富集网站得到结果后，希望以网络的形式展现，就使用到这个功能
    • 选择 Preselected Functions
    • 选择物种后，输入格式为：GO通路，P值两列（无需包含列名）
    • 下面Ontologies/Pathways 富集的数据库需要对应上面通路。（如果输入的是GO富集结果，这里选择了kegg，结果会显示不出来）
    • 这里例子输入六个通路，最后网络显示出六个节点，2条边

    五、基因/miRNA富集网络图

    • 输入对应对应的miRNA，后点击 Start
    • 添加预测数据库
    • 一般选择第23个数据库信息下载，之后按步骤进行富集（需要选中所有miRNA）
    • 点击 Enrich出现下面调节框，默认Threshold selections是10，如果需要预测更多靶基因，可相应调高
    • 这样已构建好miRNA-mRNA网络，下面做富集分析：
    • 预测出来后，重新选择第一个功能进行富集分析
    • 注意选择，这样网络上没富集到通路的基因也会呈现出来
    • 结果：
    • 选择这个图标也可将基因全显示出来
    • 可观察到miRNA消失了，只剩下富集的网络。这时候需要更新下之前我们已经做过了的miRNA网络
    • 这样最后就可以显示miRNA-靶基因-富集通路 三层网络了

    六、总结

    • 不过，大家其实很少用到最后三层网络的功能。因为插件内在的靶基因预测数据库不知道来源及更新程度，做出的结果可能受到质疑，这情况下一般都是用常用的预测网页miRWalk，miRTarBase等来进行预测。

    • 关于插件的文献：
    • https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8047669/
    • https://faseb.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1096/fasebj.2020.34.s1.09169
    • https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2352340921000640
    • 参考资料：
    • https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2666812/
    • http://www.ici.upmc.fr/cluego/ClueGODocumentation2019.pdf
    • https://academic.oup.com/bioinformatics/article/35/19/3864/5371065

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