一文帶你了解機制研究神器—— IPA分析

吉凱基因

2022.9.28

為什么要做IPA分析呢？對于基礎(chǔ)研究來說，我們能直接感受到的是表型變化，如果想探究造成這種變化的機制，會去看基因的變化。而我們都知道，基因并非獨立存在的，他們彼此之間的存在調(diào)節(jié)和介導關(guān)系。IPA分析可以解析通路，挖掘基因之間的關(guān)系，進而揭示表型變化。IPA 是基于QIAGEN近20年收集整理的QIAGEN Knowledge Base 開發(fā)的一款組學數(shù)據(jù)分子機理挖掘工具?？梢詫?、蛋白、代謝物、藥物和化合物等進行生物學功能和分子調(diào)控機理的解讀，闡明生物學現(xiàn)象背后的分子機理、挖掘潛在的生物學標志物。

其核心部分：Ingenuity knowledge Base，是一個專業(yè)的生物學相互作用和功能注釋數(shù)據(jù)庫，收集了上百萬的關(guān)于蛋白質(zhì)，基因，化合物，細胞，組織，藥物和疾病之間最直接的相互作用關(guān)系信息。信息來源的原始文獻由幾百位博士專家整理并且審閱，每周更新最新文獻，每季度更新分析功能。

其獨特的數(shù)據(jù)庫及通路激活/抑制計算方式提供了傳統(tǒng)富集分析和GSEA無法替代的優(yōu)勢。

IPA的使用限制

?IPA的適用范圍：人、大鼠、小鼠

?輸入文件: (差異) 基因/蛋白 ID/名稱、fold change (選填)

?差異基因個數(shù)：最少800個，最多8000個

?支持不同類型的數(shù)據(jù)，例如bulk RNA-seq/scRNA-seq、proteomics等

IPA分析的結(jié)果

IPA的分析結(jié)果可以分為六個模塊：經(jīng)典通路分析、上游分析、疾病與功能分析、調(diào)控效應(yīng)分析、相互作用網(wǎng)絡(luò)、圖形摘要，以下會對每個模塊最重要的圖進行解釋。

經(jīng)典通路分析

IPA提供了700多種預設(shè)的經(jīng)典通路（包括各種信號和代謝途徑），對上傳的數(shù)據(jù)集進行解釋。

圖1.經(jīng)典通路富集分析統(tǒng)計，展示了差異基因在經(jīng)典通路中的顯著性富集情況。其中，橫坐標為通路名稱，縱坐標為富集的顯著性水平（以10為底的負對數(shù)變換）；其中，橙色標注表示通路被激活，藍色標注表示通路被抑制，橙色和藍色的深淺代表激活或抑制的程度；Ratio表示在此信號通路中差異基因數(shù)與該通路中包含的所有基因數(shù)的比值。

上游分析

分析基因表達數(shù)據(jù)時的一個關(guān)鍵問題在于，探究哪些上游分子可能驅(qū)動數(shù)據(jù)集中的基因或轉(zhuǎn)錄本表達變化。IPA會預測哪些上游調(diào)節(jié)因子被激活或抑制，導致了數(shù)據(jù)集中上調(diào)和下調(diào)的基因。

圖2.上游調(diào)控因子網(wǎng)絡(luò)圖，上游調(diào)控子網(wǎng)絡(luò)圖展示了上游調(diào)控因子和與其直接相關(guān)的并存于數(shù)據(jù)集中的下游分子之間的相互作用關(guān)系。橙色線表示上游調(diào)控子與基因一致激活，藍色線表示上游調(diào)控子與基因一致抑制，黃色線表示上游調(diào)控子與基因之間的表達趨勢不一致，灰色線表示數(shù)據(jù)集中不存在與表達狀態(tài)相關(guān)的預測信息。

上游調(diào)控因子給出的調(diào)控關(guān)系都是直接調(diào)控，如果想尋找間接調(diào)控關(guān)系，可以參考以下的因果網(wǎng)絡(luò)圖。

圖3.因果網(wǎng)絡(luò)圖，因果網(wǎng)絡(luò)圖展示了主調(diào)控因子和與其直接相關(guān)的，調(diào)控差異基因的上游調(diào)控因子之間的相互作用關(guān)系。橙色線表示主調(diào)控子與上游調(diào)控子一致激活，藍色線表示主調(diào)控子與上游調(diào)控子一致抑制，黃色線表示主游調(diào)控子與上游調(diào)控子之間的表達趨勢不一致，灰色線表示數(shù)據(jù)集中不存在與表達狀態(tài)相關(guān)的預測信息。

疾病與功能分析

IPA可以預測數(shù)據(jù)集中分子表達變化對下游“疾病和功能”結(jié)果的影響。其中“功能”指的是生物過程，如細胞凋亡和細胞增殖。

圖4. 疾病與功能富集分析統(tǒng)計，差異基因在疾病與功能中的顯著性富集情況，橫坐標為通路名稱，縱坐標為富集的顯著性水平。

調(diào)控效應(yīng)分析

調(diào)控效應(yīng)分析旨在揭露下游疾病或生物學功能如何受到上游調(diào)控因子的影響。IPA分析將上游調(diào)控因子、數(shù)據(jù)集分子、下游功能（疾?。┞?lián)系起來，并生產(chǎn)一個假設(shè)，用于解釋上游調(diào)控因子的激活或抑制如何影響下游靶分子表達以及這些分子的表達對疾病和功能的影響。

圖5.調(diào)控效應(yīng)網(wǎng)絡(luò)圖，數(shù)據(jù)集中的基因與調(diào)控子和功能之間的相互作用關(guān)系。其中橙色的填充色代表該轉(zhuǎn)錄因子、酶、激酶或功能等被激活；反之，藍色填充色則代表其被抑制。橙色線表示基因表達水平變化對該功能具有激活作用，藍色線表示基因表達水平變化對該功能具有抑制作用，黃色線表示基因表達水平變化對該功能的影響與現(xiàn)有文獻報道不一致，灰色線表示調(diào)控關(guān)系未知；實線表示直接相互作用，虛線表示間接相互作用。

相互作用網(wǎng)絡(luò)

IPA的交互網(wǎng)絡(luò)可幫助解數(shù)據(jù)集中的分子是如何協(xié)同工作，無論是蛋白質(zhì)的直接互作，還是通過某些間接的機制相互作用。

圖6.基因相互作用網(wǎng)絡(luò)圖，某疾病或功能相關(guān)的分子之間的相互作用關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。其中橙色的填充色代表該轉(zhuǎn)錄因子、酶、激酶或功能等被激活；反之，藍色填充色則代表其被抑制。橙色線表示基因表達水平變化對該功能具有激活作用，藍色線表示基因表達水平變化對該功能具有抑制作用，黃色線表示基因表達水平變化對該功能的影響與現(xiàn)有文獻報道不一致，灰色線表示調(diào)控關(guān)系未知；實線表示直接相互作用，虛線表示間接相互作用

圖形摘要

圖形摘要提供了IPA核心分析中主要結(jié)果的概覽，并說明了這些概念如何相互關(guān)聯(lián)。其展示內(nèi)容均為算法推定的重要部分，包括經(jīng)典通路、上游調(diào)節(jié)、疾病與生物功能等，并匯總為互相關(guān)聯(lián)的分析圖。

圖7.圖形摘要分析

IPA在文章中的應(yīng)用

圖8.IPA在單細胞文章中的使用

過度的氣道高反應(yīng)性和炎癥是哮喘的標志，脂多糖 (LPS) 暴露與疾病的嚴重程度和類固醇抵抗有關(guān)。為了研究哮喘惡化的機制，作者建立了以屋塵螨 (HDM) 誘導的哮喘為背景的 LPS 誘導的類固醇抗性惡化的小鼠模型，通過使用單細胞 RNA 深度測序來分析肺中的免疫細胞。

通過其分子和功能特性，作者鑒定了 20 個免疫亞群，例如嗜堿性粒細胞、2 型先天淋巴細胞 (ILC2) 和 CD8+ memory T 細胞。其特定細胞簇是白介素 (IL)-4 和 IL-13 轉(zhuǎn)錄物的主要來源，對地塞米松具有抗性。IL13 的中和消除了 HDM/LPS 誘導的氣道高反應(yīng)性、氣道炎癥和粘液過度分泌減少。此外，使用Ingenuity Pathway Analysis 系統(tǒng)，作者確定了調(diào)節(jié)嗜堿性粒細胞、ILC2和CD8+記憶T細胞活化的規(guī)范途徑和上游調(diào)節(jié)因子。我們的研究為進一步了解哮喘發(fā)作期間的免疫狀況提供了機制見解和重要的參考資源。

圖9.IPA預測的 (A) 經(jīng)典通路和 (B) 上游調(diào)節(jié)因子（C）三個集群中顯示的上游調(diào)節(jié)器的表達水平。每個點的大小代表每種類型的細胞表達標記基因的比例，顏色代表每個標記基因在所有細胞中的平均表達