软件工具│GEPAS表达谱分析平台使用介绍

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Gene Expression Pattern Analysis Suite (GEPAS)是一个致力于分析表达谱数据的web server平台。包括了大量的分析工具，例如数据标准化预处理。

差异基因提取，功能富集分析，聚类分析，监督分类，数据挖掘等等。今天我们就介绍一下如何通过GEPAS进行表达谱数据分析。

主页地址为：

http://bioinfo.cipf.es/wikigepas/

首先我们进入分析界面：

主菜单栏从左到右依次为导入数据，预处理，表达谱处理，基因组分析，功能注释分析，以及扩展工具等。

第一步：upload data

我们首先通过upload data导入数据，导入数据格式如下：

第一列为探针ID（或ID转换后的其他基因名），第二列开始为样本。注意，需要将样本的类别标签在第一行进行注释。

第二步：preprocessing

我们需要对数据进行必要的标准化和预处理，例如基因ID的转换等。

预处理过程可以根据数据类型，如单通道或双通道RNAseq数据进行预处理，下面的ID conversion工具提供了ID转换。

第三步 expression profile analysis

接下来我们对上传的表达谱进行分析，包括差异表达基因的提取，聚类分析等。

如图，差异基因提取过程中，提供了两种算法，即组件T检验和limma算法。同时还提供了生存分析和相关性分析。

如图第一个红框内为属性设置，包括样本的类别标签，并且需要用户选择组间差异的算法，如T检验，limma，或Fold change等。
下面是FDR校正的算法，一共提供了物种FDR方法供用户选择。最后是设置显著性P值，默认0.05。

第四步 functional analysis

接下来是对提取的差异基因或用户自己上传的文件基因list进行功能注释分析。这里包括gene set富集分析，如GO，KEGG富集分析，也包括single富集分析，如fatiGO,SNOW等。

除了基因集富集分析，还提供了模块分析以及组织特异性分析。

GEPAS在对于芯片数据以及RNAseq表达谱数据分析过程中是一个非常强大的web server，即提供了组间差异检验的算法和FDR校正，又提供了多种后续的分析过程，包括聚类，功能分析等等。可以满足常规的分析需要。