macでインフォマティクス

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HTS (NGS) 関連のインフォマティクス情報についてまとめています。

GO enrichmet解析結果を視覚化する MonaGO

2020 11/10 誤字修正

2022/02/16 論文引用

 

 MonaGOは、遺伝子オントロジー(GO)エンリッチメント解析を実行し、結果を可視化するための直感的でインタラクティブな応答性の高いインターフェイスを提供する、新しいウェブベースの可視化システムである。MonaGOは、ダイナミックなクラスタリングインタラクティブな可視化、およびカスタマイズオプションを組み合わせており、生物学者が過剰に表現されたGOの語彙の意味のある表現を得るのを支援し、偏りのない方法で簡略化された出力を生成する。MonaGOは、入力としてGO termだけでなく、遺伝子リストもサポートしている。可視化結果は、高解像度画像としてエクスポートしたり、新しいセッションで復元したりすることができるため、解析の再現性を高めることができる。MonaGOと9つの機能に基づいた11の最先端のGOエンリッチメント可視化ツールとの広範な比較から、MonaGOは、1つの出力ページ内で同時にインタラクティブな可視化を可能にする唯一のプラットフォームであり、カスタマイズ可能な表示オプションを備えたウェブブラウザから直接アクセス可能であることが明らかになった。要約すると、MonaGOはGO分析の解釈を容易にし、結果の表現において生物学者を支援する。

 

help

https://monago.erc.monash.edu/help

 

webサービス

https://monago.erc.monash.eduにアクセスする。

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GO termのリストを持っている場合は、1. Submit enriched GO terms ~を選択する。ManaGの結果の再解析を行う場合は2. Submit file ~を選択する。3. Submit to DAVID ~ を選んだ場合は遺伝子リストをアップロードする。DAVIDを通してGO enrichment解析が行われ、結果がMonaGOで視覚化される。

 

1を選択した場合、エンリッチしたGO termのリストを入力する。

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1を選択した場合、視覚化には、GO termのほか、p-value、遺伝子名が必要。

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(demo.csvより)

 

3のSubmit to DAVID ~ の場合は遺伝子名だけを指定すればよい。

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遺伝子名を指定する。

f:id:kazumaxneo:20201109233104p:plain

(demo.csvより)

 

識別子の種類を指定する。

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さらに、GOのカテゴリ、P valueなどを指定できる。

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視覚化された。画面はマウスなどで自由に拡大縮小やスクロールができる。

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ダイアグラムの各要素はGO termのクラスタを表している。要素の長さは関連する遺伝子の数に比例している。2つの要素間の内側のエッジ(灰色)は、それらの間に共通の遺伝子が存在することを示しており、数が多いほど太くなる。また最も低いp値を持つGO  termの名前が画面に表示される。

 

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共通遺伝子の割合または意味的類似度が高いGO termが互いに近くになるよう順序付けられている。

 

灰色のエッジにカーソルを移動すると、共有する共通遺伝子のリストが表示される。

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左上のスライダーでは、共通遺伝子の最小数、またはクラスタ内の GO  term間の平均/最小/最大の意味的類似度のいずれかのしきい値に基づいて、GO  termを体系的にクラスタリングすることができるようになっている。

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繰り返しになるが、標準では情報過多にならないように代表的なGO termだけがコードダイアグラムに表示されている。要素をクリックすると折り畳まれているGO  termのクラスターを展開表示できる。

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要素をクリックするとGO hierachyが表示される。

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より詳細についてはプレプリントとhelpを確認して下さい。

引用

MonaGO: a novel Gene Ontology enrichment analysis visualisation system

Ziyin Xin, Yujun Cai, Louis T. Dang, Hannah M.S. Burke, Jerico Revote, Hieu T. Nim, Yuan-Fang Li, Mirana Ramialison

bioRxiv, Posted September 29, 2020

 

2022/02/16

MonaGO: a novel gene ontology enrichment analysis visualisation system

Ziyin Xin, Yujun Cai, Louis T. Dang, Hannah M. S. Burke, Jerico Revote, Natalie Charitakis, Denis Bienroth, Hieu T. Nim, Yuan-Fang Li & Mirana Ramialison 
BMC Bioinformatics volume 23, Article number: 69 (2022)

 

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