ipa打分计算方法介绍

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1、IngenuityPathwayAnalysis打分计算方法介绍上海康昱盛信息科技有限公司沈诚频2014/6/18Sample&AssayTechnologiesIPA中的几种打分算法IPA在coreanalysis中计算如下打分指标：Consistency分析类型P-value(FET)*Z-scoreScoreFunctionsAnalysisDownstreamEffectsAnalysisCanonicalPathwayAnalysisUpstreamRegulatorsAnalysisNetworkA

2、nalysisRegulatorEffects*在分析工具中，p-values和z-scores都会有不同的计算值2Sample&AssayTechnologiesIPA计算两类统计数值P-value和Z-scoreP-value:–基于Right-TailedFisher’sExactTest算法–体现您实验中一组有意义的分子和已知的过程/通路/转录之间的关联是否来自于随机匹配–p-value不考虑分子作用于另一个分子的效应或也不考虑数据集中分子的变化倍数。Z-score:–应用于某些分析类型并提供上游或

3、下游过程的预测结果–考虑一个分子作用于另一个分子的方向效应或数据集中分子变化倍数对生物学过程产生的效应3Sample&AssayTechnologies以功能“Neoplasia”为例的P-Value计算过程芯片数据包含26013,101个基因映射到neoplasia过滤出表达量有变实验样本260/747=0.348化的所有IPA基因747个显著差异表达的基因487芯片上所有基因、实验显著差异基因分别与neoplasia数据集的比3005个基因映射到值是否具有统计差异?neoplasia没有映射到neoplas

4、ia3005/13,101=0.231487/747=0.6524Sample&AssayTechnologies计算Fisher’sExactTestIPA会建立一个2x2的列联表，包含总分子数，样本差异分子和能够映射到功能/通路的分子数。该表格用于计算Fisher’sExactTest结果NeoplasiaNotNeoplasiaInSamplekn-knNotinSamplem-kN+k-n-mN-nmN-mNm=映射到功能/通路的分子数N=所有分子k=样本中能够映射到功能/通路的分子数n=样本的差异分子

5、数5Sample&AssayTechnologies计算Fisher’sExactTest基于本例的样本中映射到功能“neoplasia”的分子数NeoplasiaNotNeoplasiaInSample260487747NotinSample2745960912354300510096131013005=芯片所有基因中能够映射到neoplasia的分子数量13101=芯片基因总数260=样本中映射到neoplasia分子总数747=样本差异基因总数Fisher’sExactTestp-value=2.13E-

6、146Sample&AssayTechnologiesDownstreamEffectActivationz–score统计分析互作的方向和产生的基因表达变化间的相关性111-111011差异基因表达(上传的实验数据)N=8genes基因作用于过程或功能的效应(文献)BioProcess/Functionz-score>2或<-2认为是有意义的实际的z-score会根据互作类型及其偏差和数据偏差来进行加权矫正7Sample&AssayTechnologiesCanonicalPathwayPathwayActi

7、vityOverlay概述:PathwayActivityOverlay工具允许您比较和分析您的数据集中分子表达模式与该通路可能的信号调控模式间的异同。（该功能在2014年9月26号推出，之前的分析需重做才可查看）操作方法:在CanonicalPathways标签中选择感兴趣的通路并点击OpenPathway。点击Overlay按钮选择MoleculeActivityPredictor(MAP)工具Youareseeingthepatternofyourdatasetoverlaidonthepathway.实

8、验结果和该通路的实际关系Sample&AssayTechnologiesCanonicalPathwayPathwayActivityOverlay然后在“CanonicalPathwayActivation”栏目中,选择colorbyexpectedactivationstate(可以直接按键‘a’来快捷切换)。此时会显示该通路被预测为激活/抑制时预期的信号传递模式。可再次按’a’切