在中篇中，我們介紹了IPA對比分析、Graphical?Summary和核心分析中的經(jīng)典通路。通過對比分析，用戶可以清晰地觀察各個細胞類型在經(jīng)典通路、上游分析、下游效應、調節(jié)因子等維度的差異和相似性。而且，每個核心分析的Graphical?Summary通過機器學習總結了關鍵的結論。在經(jīng)典通路頁面，用戶可以體驗豐富的交互式網(wǎng)絡圖，輕松查看分析結果。在下篇我們將繼續(xù)探索疾病和功能、上游調節(jié)因子，找出因果關系，構建網(wǎng)絡。

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1.?下游分析：探索疾病和功能

這也是核心分析結果的一部分，疾病和功能熱圖中的聚類顯示了這些單細胞簇中的基因表達如何導致各個不同的生物學解釋。例如，與其他簇相比，肝星狀細胞被預測為微管動力學增加，而肝細胞被預測為類固醇和萜類相關合成和代謝功能的活性增加。

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單擊肝細胞的類固醇合成熱圖方塊，然后單擊Edit Network按鈕，通過Overlay功能疊加其他數(shù)據(jù)集（即其他細胞簇的數(shù)據(jù)），即可如圖2所示查看網(wǎng)絡。網(wǎng)絡顯示了肝細胞簇中的哪些基因有助于類固醇合成增加。大多數(shù)基因在肝細胞中上調（每個節(jié)點最左側的小條形圖），很少有基因在其他兩種細胞類型中差異表達（每個節(jié)點中間和右側的小條形圖）。

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這個網(wǎng)絡圖中觀察到的基因表達模式是否已有文章發(fā)表了相似或相反的模式呢？點擊網(wǎng)絡上方工具欄中的Pattern?Search按鈕，就可以啟動該網(wǎng)絡中基因表達模式的數(shù)據(jù)集搜索。該模式由38個基因組成（36個上調，2個下調），圖3即為Pattern?Search結果圖。

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選擇感興趣的幾個數(shù)據(jù)集，點擊Gene?Heatmap即可打開熱圖，查看基因層面所選數(shù)據(jù)集中的差異。在所有匹配的單細胞分析中，沒有發(fā)現(xiàn)哪個特定的基因在所有數(shù)據(jù)集中都有表達。但大多數(shù)基因，如APOB或SERPINA1，在大多數(shù)單細胞簇中有表達。

2.?上游調節(jié)因子是如何對生物功能產生因果影響的

在核心分析的Upstream?Analysis頁面，您可以篩選Molecule?Type（如化學物質、激酶、細胞因子等），如下圖所示為僅包括“轉錄調節(jié)因子”的上游調節(jié)因子（排除了其他類型的調節(jié)因子）。

為了了解top調節(jié)因子如何影響下游功能（causal impact），我們可以將調節(jié)因子添加到新的通路畫布中（即My?Pathway功能），并使用Build下的Grow to Disease and Functions功能，如下所示：

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選擇感興趣的疾病和功能后點擊Apply即可在網(wǎng)絡圖中添加疾病及關系連線，如下所示為使用了分子活性預測（MAP工具）的網(wǎng)絡圖，它模擬了“激活”與肝細胞分化和膽固醇代謝相關的多個基因的因果影響是導致這些功能增加。MAP依據(jù)已發(fā)表文獻中的知識發(fā)現(xiàn)進行預測，而非通過算法等預測。

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由于這些是IPA所預測的上游調節(jié)因子，并且相關細胞類型中的組織或細胞類型表達并未計入產生這種預測的z-score計算中，因此這些調節(jié)因子很可能沒有在肝細胞中表達。但在IPA中，通過Overlay細胞和組織功能，您可以輕松快速地確認哪些細胞類型表達這五種基因。此功能使用的是來自人類蛋白質圖譜的RNA-seq單細胞數(shù)據(jù)來識別在網(wǎng)絡或通路上表達該基因的細胞類型。

如下圖所示，上游調節(jié)基因在細胞和組織疊加層所有的細胞類型中，肝細胞的表達較為明顯，這與上游分析鑒定出肝細胞中關鍵轉錄驅動因子的這些基因一致，形成了相互印證。

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?IPA還有許多分析單細胞數(shù)據(jù)的其他有用方法，其應用領域也非常廣泛，本教程只介紹了其中的一些方法。希望IPA能夠為您的研究課題帶來幫助，能夠使您更方便高效地探索自己的單細胞數(shù)據(jù)！

歡迎聯(lián)系源資科技獲取本示例中的單細胞分析數(shù)據(jù)，若您在分析時遇到問題，我們會竭誠為您解答。