如需写入文章method部分:

1. Data were analyzed through the use of Ingenuity Pathway Analysis.

2. The <networks, functional analyses, etc.> were generated through the use of Ingenuity Pathway Analysis.

可以引用文献:

Causal analysis approaches in Ingenuity Pathway Analysis. Bioinformatics. 2014 Feb 15;30(4):523-30.


如需写入论文详细描述:

通 过 生 物 系 信 息 学 软 件 IPA ( Ingenuity Pathway Analysis ,http: //www.ingenuity.com,QIAGEN,德国)对(什么和什么比较)差异基因进行经典通路 (canonical pathway)的富集分析来确定差异表达基因所涉及的生物学途径。


IPA 数据库是基于云计算平台的具有图形化界面的生物信息学分析工具,能够从生物学通路角度将高通量数据(包括基因组学、转录组学、蛋白组学、代谢组学和微生物组学)进行整合、分析和理解。将(什么和什么比较)差异表达基因按照(什么ID号)注释后导入 IPA 系统,使用核心分析(core analysis)功能对差异基因列表进行通路富集分析,p 值小于 0.05 的通路被认为是显著性富集的。Z值<-2被认为通路抑制。


通过 IPA 软件的核心分析(core analysis)来挖掘这些不同(什么样本)差异基因所 参与的经典通路的改变。分析结果显示,(各组比较)得到 了 A、B、C 和 D 条显著富集的经典通路(p<0.05,你导出的附表)。 


在A中显著富集的通路前 10 位分别为(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10的通路名称)。 

在B中显著富集的通路前 10 位分别为(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10的通路名称)。 

在C中……

在D中……