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  • IPA

    产品详情

    IPA(Ingenuity Pathway Analysis)
    组学数据建模、分析和理解工具

    深度挖掘生命科学核心研究领域中复杂的生物和化学关系


    Ingenuity Pathway Analysis (IPA?)介绍
    Ingenuity Pathway Analysis (IPA?)是一款基于云计算的图形化界面生物信息学软件,适用于基因表达、miRNA和SNP微阵列及代谢组学、蛋白质组学等数据的分析、整合和理解。IPA?还适用于生成基因、化合物的各类小规模实验的数据分析。IPA?从生物学通路角度,助您挖掘实验数据中隐藏的生物学意义,揭秘实验数据价值。


    IPA是一款一体化的基于网络的软件应用程序,可实现基因表达、miRNA和SNP微阵列及代谢组学、蛋白质组学和RNAseq实验数据的分析、整合和理解。IPA还可用于小规模实验分析,生成基因和化学物质清单。利用IPA可以搜索有关基因、蛋白质、化学物质和药物以及实验系统相互作用模型构建的目标信息。数据分析和搜索性能有助于理解数据、特定靶点或候选生物标记物在更大的生物学或化学系统中的重要性。该软件以Ingenuity Knowledge Base高度结构化且内容丰富的生物学和化学发现为基础。


    应用

    IPA帮助您揭秘下列领域的数据背后的发现:
    -
    转录组学
    -生物标记物发现
    -miRNA研究
    -毒物基因组学
    -代谢组学
    -药物再定位
    -蛋白质组学
    -因果网络分析

    转录组学
    IPA 可以帮助您分析几乎所有的转录组学相关的问题和应用

    生物标志物发现
    鉴定实验数据集中具有潜力和最相关的生物候选物

    MicroRNA 研究
    鉴定microRNA 研究中生物性最相关的靶点

    毒理基因组学
    提供候选化合物毒性和安全性评估

    代谢组学
    将您的代谢组学数据与Ingenuity Knowledge Base中丰富的通路和过程信息关联

    NGS/ RNA-Seq数据分析
    更好地理解分析由RNA-Seq实验得到的异构体特异性的生物学意义

    蛋白质组学
    帮助您回答设计蛋白组学实验时遇到的生物学问题

    因果网络分析
    帮助您建立更全面的调控网络,便于您更好的了解基因数据背后的生物学意义



    IPA?支持的物种
    人类、大鼠和小鼠
    其他可以找到人类、大鼠和小鼠的直系同源基因的物种,如:拟南芥(Arabidopsis thaliana)、斑马鱼( Danio rerio )、果蝇(Drosophila melanogaster)等

    Ingenuity knowledge Base是IPA最核心的部分,其是一个及其专业的生物学相互作用和功能注释的数据库,其收集了上百万的关于蛋白质,基因,化合物,细胞,组织,药物和疾病的之间最直接的相互作用关系信息。这些相互作用关系,任何的发现,包含了详尽的信息,已经收集到的原始文献,均由几百位博士专家整理并且审阅,确保其准确性。数据库中这些信息有机的整合在一起,能够让研究者由相关的信息,由应用计算来的信息和由同义词均得到准确的有保证的查询结果。因此,Ingenuity knowledge Base具有别的数据库无法比拟的容量和功能。


    IPA?功能


    IPA的各种分析性能

    Causal Network Analysis
    Causal Network Analysis可综合鉴定数据组中控制基因表达的上游分子。Causal Network Analysis除探索数据组中上游调节因子与目标分子之间的直接或单程联系外,还揭示了与数据组靶点相关联的调节因子网络。以目的分子、疾病或功能为标准对因果网络进行评分,关注相关性最高的网络。



    Comparison Analysis
    Comparison Analysis可以采用Comparison Analysis热图快速显示经典信号通路分值随剂量、时间或其他因素变化的趋势。按分值、层次聚类或趋势区分优先次序。


    BioProfiler
    了解相关基因以及化合物,对疾病或表型进行快速谱分析。鉴定已知的存在因果关系的基因作为潜在靶点,或者鉴定有毒性、与已知药物、生物标记物和通路相关的靶点。


    Upstream Regulator Analysis
    该分析可以预测可能引起基因表达变化现象的上游分子,包括miRNA和转录因子。


    Mechanistic Networks
    Mechanistic Networks可自动生成合理的信号通路级联,描述导致基因表达变化现象的潜在机制。


    Downstream Effects Analysis
    利用基因表达结果鉴定重要的下游生物学过程的上调或下调。
    Pathway Analysis、Canonical Pathways、Overlapping Pathways、Pathway Import和评分
    利用这些分析确定受影响最大的通路。


    Network Analysis
    构建并探索转录网络、miRNA–mRNA靶点网络、磷酸化级联反应及蛋白质–蛋白质或蛋白质–DNA相互作用网络。鉴定从信号通路事件到转录效应等一系列调控事件。探索药物或靶点与相关基因或化学物质之间的联系,理解毒性反应。以与项目相关度最高的分子关系为基础编辑并拓展网络。


    microRNA Target Filter
    该过滤组件缩减了步骤数量,通过检查miRNA–mRNA对、探讨相关生物学背景并根据相关生物学信息及表达信息进行过滤,轻松、快速且可靠地鉴定mRNA靶点。microRNA Target Filter利用TarBase和miRecords提供的已经过实验验证的相互作用关系以及TargetScan预测的miRNA–mRNA相互作用关系,深入了解miRNA的生物学效应。此外,Ingenuity IPA还包括大量来源于同行评审文献的miRNA相关结果。


    Toxicity Lists and Toxicity Functions
    Toxicity Lists and Toxicity Functions将实验数据与临床病理学终点相联系,有助于理解药理反应并支持作用机制和毒性机制假设的建立。


    Molecule Activity Predictor (MAP)
    利用MAP研究子网络和经典信号通路,以及通过选择目的分子,显示上调或下调,并模拟网络或通路中下游分子引起的结果和上游活动建立假设。


    Isoform View
    利用Isoform view可以明确高通量RNAseq数据的生物学意义。利用功能蛋白结构域和异形体文献方面的信息,鉴定您实验中受到明显调控的异形体,并确定其潜在影响。


    Gene and ChemView
    利用Ingenuity IPA中的搜索功能,了解有关基因、药物、化学物质、蛋白质家族、正常细胞和疾病过程以及信号和代谢通路的最新发现。


    Biomarker Filter
    该过滤功能可以根据与发现研究最相关的生物学特性,快速鉴定优质的候选生物标记物。


    Path Designer
    Path Designer将网络和通路转换为可供发表的通路图,包括色彩、自定义文字和字体、生物学图标、细胞器和定制背景。使用Ingenuity IPA中保存的高质量内容扩展并了解通路。


    Analysis Match

    ?? Analysis Match*自动挖掘IPA中其他相似或相反的核心分析的生物学结果进行对比,助力对结果的解释,或从已有的其他生物学机制中挖掘意想不到的潜在信息。?

    ?



    ?*Analysis Match需要额外的授权,请联系我们进行申请。


    产品更新
    2017年IPA冬季更新
    http://www.www.versatilesalon.com/triinews/n724.html
    2017年IPA秋季更新
    http://www.www.versatilesalon.com/triinews/n725.html
    2017年IPA夏季更新
    http://www.www.versatilesalon.com/triinews/n726.html
    2018年IPA春季更新
    http://www.www.versatilesalon.com/triinews/n756.html
    2018年IPA夏季更新
    http://www.versatilesalon.com/triinews/n793.html
    2018年IPA秋季更新
    http://www.versatilesalon.com/triinews/n822.html
    2018年IPA冬季更新
    http://www.versatilesalon.com/triinews/n822.html


    案例分享(点击查看详情):
    IPA应用案例:
    IPA案例一:IPA-PTM蛋白的通路和网络分析案例
    IPA案例二:IPA MicroRNA Target Filter—鉴定出生物学上最相关的靶向分子
    IPA案例三: 深度挖掘二代测序NGS与基因表达实验数据的价值
    IPA案例四:用IPA对三阴性乳腺癌RNA-Seq数据进行比较网络和通路分析
    IPA案例五:IPA在前列腺癌的二代测序RNA-Seq数据分析中的应用
    IPA案例六:IPA分析免疫性疾病类风湿关节炎和二型糖尿病转录组潜在的共同通路和分子机制
    IPA案例七:IRF1是铂抗性、高级别浆液性卵巢癌患者生存的独立预测标志物
    IPA案例八:纵向转录组分析发现治疗的急性莱姆病患者持续的差异基因表达特征
    IPA案例九:慢性淋巴细胞白血病芯片分析
    IPA案例十:转录组数据揭示ALV-J病毒在SPF鸡体内的治病性炎症应答机制
    IPA案例十一:整合microRNA与mRNA寻找癌症转移调节因子
    IPA案例十二:网络药理学分析揭示抗内皮炎症为丹红注射液“脑心同治”的共同机制
    IPA案例十三:使用IPA挖掘衰老成骨细胞中的特异基因
    IPA案例十四——使用IPA分析心肌细胞在不同时间拉伸处理后的转录组变化
    IPA案例十五——QIAGEN为循环转录组学提供进阶RNA-Seq挖掘整体解决方案
    IPA案例十六——采用IPA用网络发掘的方法重新探索Clomiphene对埃博拉感染的治疗作用
    IPA案例十七:IPA在中药领域应用二例


    QIAGEN产品综合应用案例

    QIAGEN综合案例一:探索西尼罗病毒感染参与通路及生物标志物
    http://www.www.versatilesalon.com/Appofcase/n656.html
    QIAGEN综合案例二:结合肿瘤基因组及转录组数据深度挖掘乳腺癌亚型分子网络
    http://www.www.versatilesalon.com/Appofcase/n677.html


    IPA(Ingenuity Pathway Analysis)软件常见问题锦集

    http://www.www.versatilesalon.com/Appofcase/n565.html



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