ClueGO
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개요 #
Cytoscape의 plug-in으로 Gene_ontology_database, KEGG, Biocarta와 같은 정보에서 대량의 유전자군에 대한 중복이 없는 생물학적 정보를 뽑는 open-source JAVA tool이다. GSEA와 비슷한 분석이 가능하고, 결과를 여러 방식으로 시각화 할 수 있다.
ClueGO의 장점 #
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한가지 gene set(cluster) 또는 cluster간 비교분석이 가능하다.
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다른 여러 filter 항목들을 용어선별에 이용할 수 있다.
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비슷한 유전자들을 가진 용어들을 합칠 수 있다. 즉, 축약이 가능하다.
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GO hierarchy 구조나 kappa score에 근거하여 용어들을 기능적으로 그룹화 할 수 있다.
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선택한 용어들을 기능적으로 연결된 네트워크로 시각화할 수 있다.
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cluster간의 비교를 통한 특별한 용어들을 chart로 표현할 수 있다.
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용어나 그룹의 통계적 분석이 가능.
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Cytoscape의 다른 plug-in인 GOlorize와 함께 사용할 수 있다.
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업데이트나 확장이 쉽다.
이용방법 #
- single or comparison 중에서 selection panel에서 분석 방법을 선택한다.
- organism을 선택. (현재 15종만 선택가능)
- identifier type을 선택. (AffymetrixID, AcessionID, SymbolID)
- identifier를 text file형태로 올리거나 Cytoscape sub-network에서 선택하여 이용할 수 있다. (예제 파일도 제공)
- identifier가 있는 file을 선택한다.
- Ontology 또는 ontologies를 선택한다. (Gene_ontology_database, KEGG, BioCarta만 가능)
- GO ontology의 경우 근거(evidence code)를 선택할 수 있다.
- Ontology를 updat한다.
- Gene set에 특이적인 term이나 그룹은 hypergeometric test로 계산된다. (기본은 two side test로 되어 있다)
- P value를 계산하는 방법을 선택한다. (Bonferroni, Bonferroni step-down and Benjamini-Hochberg)
- network type을 결정. (미리 정의된 option에 따라 "Gobal", "Medium", "Detailed" network로 나뉘는데, 이것은 GO level에 따른 것임. 미리 정해논 설정에 따라 GO level을 정할 수 있다)
- 분석을 시작한다.
분석결과 #
Functionally Grouped Annotation Network #
- ClueGO는 용어에 관련있는 유전자들의 유사성에 기반을 둔 용어간의 상관성을 반영한 기능적으로 그룹화된 annotation network의 결과를 보여준다.
- Node의 크기는 용어의 통계적 유의성을 나타낸다.
- 용어(edges)간의 연결 정도는 kappa statistic을 이용하여 계산되며, 계산된 kappa score는 기능적 그룹을 정의할 때도 이용된다.
- 한가지 용어가 여러 그룹에 포함될 수도 있다.
- 여러번 나타나는 용어는 을 추가한다.
- 그룹에 속하지 않는 용어는 흰색으로 표현됨.
- 미리 정의된, 네트워크 상에서 그룹을 대표하는 용어는 그 그룹에서 통계적으로 가장 유의미한 용어이다.
- 네트워크 상에서는 positive kappa score를 갖는 용어만 포함되며 Cytoscape에서 제공하는 Organic layout 형태의 네트워크 결과를 보여준다.
Histogram with terms (ClueGo Chart) #
이 도표는 사용자의 관심 유전자와 통계적으로 연관있는 특별한 용어와 그와 관련있는 유전자들을 보여주는 결과이다. 막대는 분석 cluster 중 기능적 용어와 연관된 유전자의 숫자를 나타내며 막대에 보여지는 비율은 용어에 속한 전체 유전자 숫자와 비교했을 때의 비율을 나타낸다.
Reference #
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