Pathway和GO功能分析及显著性判断

Pathway通路和显著性判断

　　MAS系统整合了来源于KEGG、BioCarta和GenMAPP三个公共Pathway数据库的信息，可分析差异基因所在Pathway，以及某个Pathway中基因富集度的显著性水平。通过统计分析，选择合适的计算方法计算通路显著性p-value。在实际的分析中，我们也关注的是以某个p-value阈值筛选后得到的pathway的假发现率，即Fasle Discovery Rate（FDR），以q-value衡量。

　　Pathway功能分析及显著性判断

　　对差异表达基因进行Pathway功能分析，并计算Pvalue进行显著性判断，Pvalue越小，表明该pathway变化越显著(图1)，并可对每条Pathway通路图进行展示，同时在相应的位置标注差异表达基因(图2)

图1 Pathway网页结果            图2 具体Pathway通路及差异基因标注

Pathway中基因相关性分析

　　根据每两个基因共出现在同一pathway中的次数统计，绘制基因共相关点线图，进而得到不同pathway上基因的关联情况。

图 3 Pathway间基因关联图

　　多组数据的pathway统计结果聚类分析便于揭示和比较不同处理对样品信号通路的影响。

图4 对Pathway的聚类分析

GO功能及富集度分析

　　GO（Gene ontology）注释收集了来源于Gene ontology（www.geneontology.org/pub/go/gene-associations）和NCBI（www.ncbi.nih.gov/gene/data/GO（Geneontology）数据库的信息。GO对基因在Molecular Function、Biological Process和Cellular Component三个角度分别进行分类，列出在GO分析的显著性水平，同时绘制与输入蛋白相关的GOterm的丰度统计饼图、p-value聚类热图、GO-蛋白网络图以及GO中蛋白富集度p-value在GOterm树的关系图等等（见下图）。

图5 GO mapping

图 6 各个GO term中蛋白富集度的显著性统计图及由此输出的各类图示

参考文献：

Wang Y, et al., LSD1 is a subunit of the NuRD complex and targets the metastasis programs in breast cancer. Cell, 2009, 138(4): 660–672 (该文章进行赖氨酸特异性甲基1(LSD1)的信号通路特异信研究，这种通路与多种高风险的癌症密切相关。研究中对高通量芯片数据使用MAS进行分析，发现不同LSD1/MTA/NuRD复合体在一些与细胞增殖、存活、变异密切相关的信号通路中显著富集。)