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金虫 (小有名气)

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[交流] 如何查看基因或lncRNA网络图的结果已有1人参与

大家在GCBI网站上分析完了之后，对于如何看结果、如何从结果中获取我想要的信息、如何找到关键基因等问题一定很头疼。为了让基因分析更简单，GCBI做了第一步，那么我们来做第二步吧。下面就来教大家如何查看网络图的结果，在复杂的基因网络中找到关键基因。

GCBI，一个专注做科研的网站：www.gcbi.com.cn
更多分析结果解读详见：GCBI学院
一. GeneCoexpressionNetwork
根据基因在样本中的信号表达值，利用基因间的相互作用（相关系数）来拟合基因的无标度网络关系，构建基因间的共表达网络，结果样式如下图：
$\"如何查看基因或lncRNA网络图的结果\"$
 点：图中每个圆点代表一个基因。
 颜色：对于两分组（例如实验组和对照组），红色点为上调基因，蓝色为下调基因，
对于多分组（例如组1，组2，组3），由于差异基因中不分上、下调，所以紫色为差异基因。
 连线：两个基因的共表达关系用连线表示，正相关用实线连接，负相关用虚线连接。
 数量：一般基因数量建议控制在200-1000左右，数量太少可能会由于关系太少，连不成网络图，数量太多网络图会太大，不便于后续挑选。
 挑选：点的大小代表与之有共表达关系的基因数量，点越大，代表与之有共表达关系的基因越多，推测其越重要，是网络图中的核心基因，可以挑选做后续的验证试验或进一步的分析，同时还可根据关注的基因来挑选。如上图中MIOS、MYPN和CTSK等点大的点是网络中的核心基因。

二. lncRNAGeneNetwork
根据基因和lncRNA在样本中的信号表达值，利用基因间的相互作用（相关系数）来拟合基因和lncRNA的无标度网络关系，构建基因和基因，基因和lncRNA，lncRNA和lncRNA间的3种相互作用共表达网络，结果样式如下图：
$\"如何查看基因或lncRNA网络图的结果-1\"$

 点：图中每个圆点代表一个基因，五边形代表一个lncRNA。
 颜色：对于两分组（例如实验组和对照组），红色圆点为上调基因，红色五边形为上调lncRNA，蓝色圆点为下调基因，蓝色五边形为下调lncRNA，
对于多分组（例如组1，组2，组3），由于差异基因和差异lncRNA不分上、下调，所以紫色圆点为差异基因，紫色五边形为差异lncRNA。
 连线：两个点的共表达关系用连线表示，正相关用实线连接，负相关用虚线连接。
 数量：一般基因数量建议控制在100-500左右，lncRNA数量控制在100-500左右，数量太少可能会由于关系太少，连不成网络图，数量太多网络图会太大，不便于后续挑选。
 挑选：点的大小代表与之有共表达关系的基因和lncRNA数量，点越大，代表与之有共表达关系的基因和lncRNA越多，推测其越重要，是网络图中的核心基因和lncRNA，可以挑选做后续的验证试验或进一步的分析。如上图中ENST00000384172，ENST00000384205是网络中核心的lncRNA，IL31RA，HHIP是网络中的核心基因。

三. GeneSignalNetwork
基于KEGG数据库中蛋白和蛋白之间的相互作用关系，构建基因的相互作用网络图，结果样式如下图：
$\"如何查看基因或lncRNA网络图的结果-2\"$
 点：图中每个点代表一个基因。
 颜色：对于两分组（例如实验组和对照组），红色的圆点为上调基因，蓝色为下调基因，
对于多分组（例如组1，组2，组3），由于差异基因不分上、下调，所以紫色的点为差异基因。
 连线：两个基因之间的相互作用关系用一条连线来表示，连线上的字母为两者相互作用关系类型的简称，例如c代表compound，详情可参考网络分析方法说明方法学说明PDF
 对于无箭头方向的实线，表明两者的相互作用关系有没有方向性的（例如compund 简称c），
 对于有箭头方向的实线，表明两者的相互作用关系有方向性的（例如active 简称a），箭头起始端为上游基因，箭头末端为下游基因，
 对于有箭头方向的虚线（indirect 简称ind），表明两者的相互作用关系有方向性，箭头起始端为上游基因，箭头末端为下游基因，但两者的作用关系是间接作用，
 对于有平头标识的实线（inhibition 简称inh），表明两者相互作用关系有方向性，平头的起始端为上游基因，平头末端为下游基因，且上游基因对下游基因是抑制作用关系。
 数量：一般基因数量建议控制在500-1000左右，数量太少可能会由于关系少，连不成网络图，数量太多网络图会太大，不便于后续挑选。
 挑选：根据网络图中点的面积大小来挑选基因，点的面积越大，说明基因在网络中越重要，是网络中的核心基因，可以挑选核心基因做后续的验证试验或进一步分析，同时还可根据关注的基因来挑选，如上图中PIK3CG，PLCB3是网络中的核心基因。

四. PathwayRelationNetwork：
基于KEGG数据库中信号通路的上下游关系，构建研究的pathway之间的相互作用关系网络图，结果样式如下图：
$\"如何查看基因或lncRNA网络图的结果-3\"$
 点：图中每个圆点代表一个pathway的名称。
 颜色：对于两分组（例如实验组和对照组），红色的点为上调差异基因参与的显著性信号通路，蓝色为下调差异基因参与的显著性信号通路，黄色为上调和下调差异基因都参与的显著性信号通路，
对于多分组（例如组1，组2，组3），由于差异基因不分上、下调，所以紫色的点为差异基因参与的显著性信号通路。
 连线：用带箭头的实线表示两个信号通路之间的上下游关系，箭头起始端为上游的信号通路，箭头指向端为下游的信号通路，图中我们可以找到最上游的信号通路和下游的效应信号通路。
 数量：一般显著性信号通路数量建议控制在20-100个左右，数量太少可能会由于信号通路的上下游关系太少连不成网络图，数量太多网络图太大，不便于后续挑选。
 挑选：根据图中点的大小，找到网络中有相互作用关系数量最多的信号通路，点越大代表与之有上下游作用关系的信号通路数量越多，在网络中越重要，另外，还可根据关注的信号通路或关注的基因所参与的信号通路来挑选。

五. miRNAGeneNetwork
基于miRNA与基因的靶向关系构建网络图，结果样式如下图：
$\"如何查看基因或lncRNA网络图的结果-4\"$
 点：图中每个圆点代表一个基因，每个圆角矩形代表miRNA。
 颜色：对于两分组（例如实验组和对照组），红色圆点/圆角矩形为上调基因/miRNA，蓝色为下调，
对于多分组（例如组1，组2，组3），由于差异基因/差异miRNA不分上、下调，所以用紫色的点代表差异基因/miRNA。
 数量：一般miRNA数量建议控制在10-30个，miRNA数量太多，靶基因数量太多，网络图较大，miRNA数量太少，可挑选的miRNA数量太少。
 挑选：点的大小代表与之有相互作用关系的点的数量多少，miRNA点越大，代表调控的靶基因数量越多，对周围基因的贡献程度越大，推测其越重要，是网络中核心的miRNA，基因点越大，对周围miRNA的贡献度越大，受到较多差异miRNA的靶向调控，推测其越重要，是网络中核心的基因，这类核心miRNA和基因可作后续的验证试验或进一步分析，同时还可根据关注的miRNA和基因来挑选。如上图中hsa-miR-15a-5p，hsa-miR-148a-3p，hsa-miR-195-5p就是网络中核心的miRNA，MARCH4，CHD7是核心的基因。
注：如果同时有miRNA和mRNA两个层面的数据，建议将两者的数据联合分析，用miRNA的预测的靶基因与筛选得到的差异基因进行交集或负相关处理，有助于提高分析结果的准确性和可靠性。

六. miRNAGoNetwork
利用miRNA与基因的靶向关系以及基因参与的功能来构建miRNA与功能之间的网络图，从而得到miRNA可能参与调控的功能网络，结果样式如下图：
$\"如何查看基因或lncRNA网络图的结果-5\"$
 点：图中每个圆点代表一个功能，圆角矩形代表miRNA。
 颜色：对于两分组（例如实验组和对照组），红色圆点为上调miRNA，蓝色为下调miRNA，
对于多分组（例如组1，组2，组3），由于差异miRNA不分上、下调，所以紫色为差异miRNA。
 数量：一般miRNA数量建议控制在10-30个，miRNA数量越多，预测得到的靶基因数量越多，基因参与的功能就较多，网络图较大，不便于筛选，miRNA数量太少，可挑选的miRNA数量太少。
 挑选：点的大小代表与之有相关联的显著性功能的数量多少，点越大，代表与之有相关联的显著性功能数量越多，推测其越重要，是网络中核心的miRNA，可作为验证实验对象以及进一步的分析，同时还可根据关注的miRNA和功能来挑选。如上图中hsa-miR-152a-3p，hsa-miR-206就是网络中核心的miRNA。

GCBI学院第三节视频有其他结果解读：结果解读

GCBI课堂第一季2-方案设计：方案设计
其他方法学说明：差异分析方法学说明
更多信息请到www.gcbi.com.cn的网站上查看。
说明：上述描述中有关数量的说明是根据我们以往项目经验总结出来的经验值，控制在这样的范围内网络图效果可能会比较好，但网络图分析还是与数据本身是相关的。
由于不能确定图片是否能正常显示，所以附件中重新上传了一次

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