---
title: "IPA分析背景介绍"
author: "omicsolution"
account: "omicsolution"
published_at: "2021-04-08T18:48:43+08:00"
captured_at: "2026-08-24T11:50:16.400354+08:00"
source_url: "https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI2MTI5NDAzNg==&mid=100001888&idx=1&sn=9a7353eb5e6e2f9aa533f1eaf1f9c60f&chksm=6a5ddadb5d2a53cd5134224918433901000c863a434c6797eb0e9760aff33abfd47a36ebdef4#rd"
---

# IPA分析背景介绍
1 分析功能

IPA分析内容包括：功能、疾病相关性分析，生物学下游效应分析，经典通路相关性分析，通路活性效应预测，转录调控分析，转录因子互作分析，非经典信号通路预测，相互作用网络分析，生物标志物筛选，多组学/多时间点/多剂量差异效应分析，功能、疾病背景分子查询、相应文献调研及对应通路绘制等。

IPA优势之一在于各个分析模块在同一质控、算法平台上实现，保证了结果间打分和交叉查询的准确性；之二在于各个分析模块均采用每周统一更新的IPA背景数据库，避免了其他工具可能会遇到的背景数据库不统一、更新不一致导致的误差；之三在于所有分析结果均可提供原始文献出处，所有结果均保证来源于高影响因子的文献中的验证实验结果；第四个也是最大的优势在于IPA数据库包含各类分子功能、通路、互作的定量效应信息，因此能够100%利用我们定量实验中得到的上下调信息，从而预测相应分析模块结果中的激活、抑制状态，这是任何其它软件无法实现的。

![图片 1](images/001.png)

2分析流程

IPA分析流程非常快速，并且在用户需要相应分析结果的文献支持时，可以快速列出用户所需支持实验细节和相应文献，而无需用户一篇篇去PubMed查证相应分析结果。

3数据库

IPA所有分析均基于其数百名PHD每天人工阅读整理的文献信息，该数据库自1998年起开始构建，着重收集生命科学、医学各领域权威杂志全文中的生物信息，目前已有近8 00万条生物学知识，并与多个权威数据库合作整合其它权威生物学知识，从而提供最正确详尽的生物学数据分析解决方案。

4接受程度高

作为一款商业化数据分析软件，IPA依然拥有将近四万引用，远远领先于其它任何商业化生物信息分析软件，也毫不逊色于免费的GO，KEGG等的引用率。而其结果的高度准确性、更好深入挖掘数据的能力也广受好评。每年在Nature、Cell、Science、PNAS等权威杂志上使用IPA发表的文献都有分别都有十几到几十篇不等。绝大多数审稿人都了解或使用过IPA，因此也无须担心使用IPA分析的结果遭受质疑。

5 IPA主要分析模块间的关系

![图片 2](images/002.png)

6 IPA支持的数据

数据库摘取的文献主要涵盖人、大鼠、小鼠各类生物学、医学研究文献。除此之外的物种都只能进行基因同源比对后分析，分析准确性和覆盖度必然不足。请酌情选择。

分析数据格式以基因名称或ID，miRNA ID，蛋白ID，代谢物ID为索引对象，支持定量差异数值，数据库涵盖部分脂质组，lncRNA等数据但不如以上类型分子全面。请酌情选择