sci一区二作含金量如何（带你解读更高级的SCI机制研究神器）

sci一区二作含金量如何（带你解读更高级的SCI机制研究神器）与普通的通路富集不同的是，IPA分析会对每个通路赋予一个Z值，来表示通路的激活/抑制状态。在该研究里，Z score大于2表示显著激活的通路，Z score小于-2表示显著抑制的通路。在这篇文章中，作者对RhoE-knockout和对照组H9C2细胞进行了测序和差异基因筛选，随后使用IPA进行canonical pathway富集分析，结果如下图所示。不论是完全零基础的生信小白，还是疲于当前套路化生信分析却不知如何突破的小伙伴们，都可以大胆尝试起来！接下来我们就通过一篇5分 的文章，来解读IPA的若干功能吧！本次分享的原文链接在此：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7388835/，大家别客气~1 典型通路分析

尔云间 一个专门做科研的团队

原创 小薇 A科研显微镜 关注我们

Ingenuity Pathway Analysis（IPA）是一个以Ingenuity Knowledge Base数据库为基础的生信分析工具，可以实现基因表达、miRNA和SNP微阵列、代谢组学、蛋白质组学和RNA-seq实验数据的分析和整合。

IPA的功能包括但不限于典型通路分析、疾病与功能分析、上游调控因子分析、调控效应分析、分子网络分析等。

IPA看似神秘的面纱下，其实隐藏着质朴的内心。作为机制研究神器，一个IPA就可以hold住一整篇SCI，而且功能远比我们所熟知的GO和KEGG富集要强大的多，你心动了吗？

不论是完全零基础的生信小白，还是疲于当前套路化生信分析却不知如何突破的小伙伴们，都可以大胆尝试起来！接下来我们就通过一篇5分 的文章，来解读IPA的若干功能吧！

本次分享的原文链接在此：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7388835/，大家别客气~

1 典型通路分析

在这篇文章中，作者对RhoE-knockout和对照组H9C2细胞进行了测序和差异基因筛选，随后使用IPA进行canonical pathway富集分析，结果如下图所示。

与普通的通路富集不同的是，IPA分析会对每个通路赋予一个Z值，来表示通路的激活/抑制状态。在该研究里，Z score大于2表示显著激活的通路，Z score小于-2表示显著抑制的通路。

单就这个柱状图来看，如果可以用柱子的颜色代表Z值的大小，来更清晰的显示通路的激活状态，就更完美了。

2 上游调控因子分析

随后，该研究还对差异基因的上游调控因子进行了预测。上游调控因子包括转录因子、细胞因子、小RNA、激酶、化学分子和药物等调控基因表达的因子。

该研究根据Z值筛选了前15个被激活和前15个被抑制的上游调控因子，同时将调控因子的名称、分子类型、激活状态、Z值、P值、靶向调控的基因等信息整理在表格中作为重要的结果进行展示。

3 疾病与功能分析

该研究还在IPA工具中以−log(P-value)>4为阈值，来确定RhoE基因在疾病和细胞功能中的作用。

其中，图A的柱状图展示了可能由RhoE介导的24种具有代表性的疾病和功能分类。图B则根据Z值绘制疾病和功能分类热图。橙色代表Z值越高，疾病和功能被激活；蓝色代表Z值越低，疾病和功能被抑制。图C和图D展示了研究重点关注的心血管疾病和心血管系统发育中的功能分类。

4 调控效应分析

该研究进一步通过IPA计算了一致性评分，来描述上游调控因子和下游功能途径之间的因果一致性。

结果提示，内皮细胞粘附、髓系细胞募集获得的一致性评分最高（8.043）。在该网络图中，上中下三部分的节点分别代表差异基因、调控因子和下游功能途径，说明RhoE敲除诱导的差异基因，通过靶向相关的调控因子，参与了内皮细胞粘附和髓系细胞募集的调控效应。

5 分子网络分析

此外，该研究还通过IPA开展了相互作用网络分析，来展示数据集中分子之间的相互作用。同时通过分数值对所有网络进行排序。

下图展示的网络就是所有调控网络中评分最高（52分）的网络，共包含35个分子，主要参与了神经系统疾病、遗传性疾病、机体损伤等过程。

看到这里，有些小伙伴就已经开始情不自禁的感叹IPA的强大了，毕竟这些图表组在一起都可以发一篇简单的SCI了。但实际上IPA的功能远远不止于此，还有更多更高级的功能等着我们去探索呢！

但是，如果大家遇到了无法理解和无法解读的IPA数据，或者空有数据却不知如何构思文章逻辑等问题，都欢迎和小薇联系哦！毕竟小薇最擅长的事情，就是把大家遇到的复杂的科研问题简单化，帮你解决科研难题的同时，还给大家分享更多实用的科研小妙招~快给小薇点赞关注起来吧！