通路统计图除了用柱状图表示，还可以用点状图

通路点状图显示了 iPathwayGuide 影响分析(Impact Analysis)的独特特征，它解释了通路上 DE 基因的过表达over-representation（富集，enrichment）和通路的拓扑结构。

我以前说过， 通路是描述给定过程、机制或现象的复杂模型。为了捕捉通路的特征，iPG采用impact analysis方法，点状图就体现了这个方法的结果。

x轴检测使用经典过表达分析 (pORA) 获得的 p 值，表示在给定途径中观察到的 DE 基因数量大于或等于观察到的数量的概率。

y轴表示从通路中的总累积 (pAcc) 获得的 p 值。“总累积”表示基于KEGG数据库所记录的基因之间的相互作用，（上游基因的）表达变化对下游基因的影响的传播效应。

每个点代表一个通路。每个点的大小表示通路上的基因数量。红色代表了显著性的通路；黑色代表了不显著的通路；黄色代表了当前你选择的那个通路。

为什么要有这个点状图呢？因为你得抓住跟表型最相关的通路。

你是否遇到过这个问题：你算出来一大堆的通路，但是别人只从它们中挑选那些“看起来很熟悉”或“有意义”的通路给你。为什么？因为他们也找不到其他方法可以解释跟你要研究的表型最相关的通路了。

有了这个点状图，找到你要研究的表型最相关的通路，可以多个办法。点状图同时考虑了过表达(pORA)和总累积(pAcc)，已被证明可以降低假阳性率并大大提高识别真正重要通路的能力。

比如你看到某个通路，虽然有显著的过表达(pORA)，但是总累积(pAcc)并不显著，这样的通路大概率上跟你要寻找的表型关系也不大。但是如果某个通路除了有显著的过表达(pORA)，总累积(pAcc)也是显著的，这样的结果你就要留意，也许你从“大海“里面捞到了你的那一根针。

问题来了。 

这个图在哪里可以看到？打开iPathwayGuide分析结果，出现在Pathways选项卡的左上角。

你还能看到，图正下方的表格显示了每个通路的p 值， 叫做扰动P值。 是将两种类型的证据 pORA 和 pAcc 组合成一个整体路径评分。 扰动P值显著，可能和你要研究的表型相关。

P值对应着通路。通路排序对了，拿着这样的通路接着往下分析，找到的靶标、潜在的药物的方向才对。

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