表达谱分析（二）通路富集分析和基因互作网络图绘制

发稿时间：2020-06-19来源：天昊生物

上一讲，我们使用DESeq2对下载的GEO数据进行差异分析，可以获取差异基因列表。那么，在得到差异基因后，我们还可以做哪些分析呢？接下来，小编带着大家使用在线网址进行PPI网络分析和基因富集分析（GO和KEGG富集），网址：https://string-db.org/ 

一获取差异基因列表

打开上一节生成的Differential_Expression_Genes_Summary.csv文件，统计type类型中up和down的基因数为3157个，PPI string最多允许分析2000个基因，因此我们需要对数据进行下一步过滤，我们选择过滤条件为 padj <0.05 ， 筛选到1245个基因。

提取基因名将筛选到的1245个基因复制到GSE132287_Gene-count-table.xls文件中的空白列，使用VLOOKUP函数获取我们要返回的值，如下图所示：P2单元格是我们待查找值，A:B是数据表，其中A列要包含待查找值，列序数是返回值所在的列数，匹配条件通常选择精确匹配FALSE，可以简写为数字0 。整个函数的意思是：查找P2单元格在A列中所在的行，返回该行B列的值。
如下图所示，通过vlookup函数，我们返回gene_name数目1245个，用于后续PPI网络分析。

二PPI网络分析

1. 初步分析

打开PPI网络网址：https://string-db.org/ ，点击Multiple proteins， 在List Of Names 方框内粘贴1245个基因名，Organism 下拉菜单选择human，点击Search 开始分析。

连续点击2个CONTINUE后，得到一个初步的网络图。

上面的图看上去比较杂乱，我们可以通过图片下方的一行菜单进行进一步的调整。

2. 富集分析结果过滤

点击Analysis，查看分析结果。

下载kegg富集分析结果

下载结果打开，如下图所示：

3、筛选感兴趣的通路，重新做PPI分析

我们选择P值最小的通路 hsa04668 ：TNF signaling pathway ，复制对应的G列的44个基因，使用Notepad++的替换功能，将'，' 替换成 'n'， 生成基因列表，用于PPI重新分析。

4、重新分析PPI网络

导入44个基因，重新分析，分析完成后，看到在网页上看到PPI网络图。

点击Export，选择文件和图片下载。文件可以使用Cytoscape软件绘制更专业的网络互作图。

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