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ClueGO：用Cytoscape做富集分析的插件

富集分析是了解一个基因集功能倾向性的一个方式，在组学研究领域应用广泛。常见的有基于差异基因的Over-representation分析，也就是常说的GO、KEGG富集分析和Functional class scoring分析，如GSEA。这两种富集分析算法不同，但可以都支持同样的注释集，如GO、KEGG或其他类型的注释。基本原则只有一个：基因集的基因名字与注释集的基因名字能匹配。剩下的就是了解下原理去操作了。

今天给大家介绍的是Cytoscape的插件——ClueGO。ClueGO能以网络图的形式来展示GO富集结果。

除了在线工具和R代码，今天带来的是网络绘制工具Cytoscape的一个插件ClueGO，支持200多个物种，支持数据库实时更新，支持多个注释数据集，支持多集合富集结果比较和网络图展示。配合Cytoscape的网络操作，可以做更多探索。下面看看怎么安装和使用吧。

ClueGO安装

官网下载

（http://apps.cytoscape.org/apps/cluego）

ClueGO：用Cytoscape做富集分析的插件_第1张图片
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Cytoscape的APP Manager中下载

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ClueGO激活

ClueGO第一次使用需要按照提示申请license，申请网址为：http://www.ici.upmc.fr/cluego/cluegoLicense.shtml。 点击Request a license key，填写基本信息之后提交审核，审核时间可能需要几天。拿到license之后点击App-ClueGO，在弹出的提示框中输入license即可激活ClueGO。

简单使用ClueGO

1. 上传数据

可以粘贴基因的id、symbol等或从本地上传文件 (富集分析的基因集只需要基因名字)，我们以ClueGO的示例文件“CluePediaExampleFile_Th1RelatedGenes.txt”为例，并选择其对应物种和自动识别Gene id类型选项。

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2.选择富集数据集和富集标准

默认是BP（Biological Process），我们增加常用的CC（ellular component）和MF（Molecular Function）

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然后勾选以下选项，目的是只显示 p值<=0.05的富集结果。具体选择的富集显著性 Pvalue，可自行调整。
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3.富集分析和结果展示

点击start开始进行富集分析

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运行结束后，会跳出一个简述富集结果信息的提示框，包括 物种, 基因名字， 匹配的注释信息， 重叠度和 冗余度等信息。
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Cytoscape的网络视图中展示的是富集结果的网络图。每个 节点是 代表性富集通路， 节点的连线表示 通路之间的共有的基因数， 颜色表示 该节点的富集情况分类(隶属于哪个功能组，颜色也可以和表格形式的的ClueGO结果对应)。
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结果导出为矢量图

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结果保存为表格或Excel格式

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ClueGO优势

1. 物种丰富，并支持手动下载

本地有人类和小鼠可选，也可根据需要下载，支持近200个物种。

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2. 物种注释手动更新

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(前面推荐的GOEAST是每周更新，这个可以认为是实时更新。R中的注释包相比来说更新的慢了些，需要社区发布新版本或自己整理。)

3. 多种网络布局和自由网络设计

多种网络布局类型选择

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style选项可对网络的颜色，节点，网络等进行修改
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4. 多个数据集比较

同时导入2组或多组基因列表，可以进行比较分析。

ClueGO：用Cytoscape做富集分析的插件_第15张图片
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富集结果
首先跳出了一个简述富集结果信息的提示框，和单组分析类似，包括 物种, 基因名字， 匹配的注释信息， 重叠度和 冗余度等信息，但是额外统计了了两组共有的基因的富集结果。
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Cytoscape的网络视图中展示的是富集结果的网络图。每个 节点是 代表性富集通路， 节点的连线表示 通路之间的共有的基因数， 颜色表示 该节点的富集情况分类，而两组单独的，综合的，共有的富集通路等均可在ClueGO results详细看到。
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ClueGO：用Cytoscape做富集分析的插件_第18张图片
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5. 链接外源数据库

看到感兴趣的基因、通路，可以直接选择需要的外源数据库查询获得更多信息。

ClueGO：用Cytoscape做富集分析的插件_第19张图片
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