pathfindR：项目核心功能/场景

pathfindR：项目核心功能/场景

pathfindR pathfindR: Enrichment Analysis Utilizing Active Subnetworks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/pathfindR

pathfindR 是一个基于 R 语言的开源包，主要用于通过活性子网络进行生物信息学中的富集分析。

项目介绍

pathfindR 旨在为研究人员提供一个强大的工具，通过活性子网络的方式对高通量测序数据中的基因集进行富集分析。该工具不仅能够识别显著变化的基因，还能在蛋白质-蛋白质相互作用网络（PIN）中发现与这些基因相互作用的活性子网络。pathfindR 提供了从数据处理到结果可视化的完整工作流程，包括活性子网络的搜索、富集分析、结果聚类以及可视化等。

项目技术分析

pathfindR 利用 R 语言编写，集成了多种生物信息学数据库和算法，如 BioGRID、STRING、GeneMania 等蛋白质-蛋白质相互作用网络，以及 KEGG、Reactome 等基因集合。其核心算法包括：

• 活性子网络搜索：识别与显著变化基因相互作用的子网络。
• 富集分析：基于活性子网络中的基因，识别显著富集的通路或基因集合。
• 结果聚类：对富集结果进行聚类分析，以发现潜在的生物学模式。
• 可视化：提供多种结果可视化方法，包括 KEGG 通路图和交互式网络图。

项目技术应用场景

pathfindR 可以应用于多种生物信息学研究场景，特别是在以下情况下：

• 高通量测序数据分析：对测序结果中的基因表达变化进行通路富集分析。
• 功能基因组学：探索特定生物学过程中基因的功能和相互作用。
• 药物发现：分析药物作用下的基因表达变化，寻找潜在的药物靶点。
• 疾病机制研究：研究疾病状态下基因表达的变化，揭示疾病的分子机制。

项目特点

1. 全面性：pathfindR 支持多种蛋白质-蛋白质相互作用网络和基因集合，确保分析的全面性。
2. 灵活性：用户可以根据需要选择不同的网络和基因集合，甚至自定义数据集。
3. 高效性：活性子网络搜索和富集分析都采用了并行计算，提高了处理速度。
4. 易于使用：提供了简洁的 API 接口，方便用户集成到自己的工作流程中。
5. 可视化：结果可视化功能强大，包括通路图和网络图，有助于直观展示分析结果。

以下是关于 pathfindR 的详细使用和功能介绍：

活性子网络搜索

pathfindR 通过 run_pathfindR 函数执行活性子网络搜索，用户只需提供包含基因符号、变化值和 p 值的数据框。该函数会自动映射基因到 PIN 上，并进行活性子网络的搜索。

library(pathfindR)
output_df <- run_pathfindR(input_df)

结果聚类

cluster_enriched_terms 函数可以用于对富集结果进行聚类分析，提供了层次聚类和模糊聚类两种方法。

clustered_df <- cluster_enriched_terms(output_df)

可视化

visualize_terms 函数用于生成富集通路的可视化图，对于 KEGG 通路，可以生成详细的通路图。

input_processed <- input_processing(example_pathfindR_input)
gg_list <- visualize_terms(result_df = example_pathfindR_output, input_processed = input_processed, is_KEGG_result = TRUE)

总结来说，pathfindR 是一个功能强大、易于使用且高度灵活的开源工具，适用于多种生物信息学研究场景，能够帮助研究人员深入探索基因表达数据中的生物学意义。通过其全面的富集分析功能，pathfindR 为生物信息学领域的研究提供了重要的支持。

pathfindR pathfindR: Enrichment Analysis Utilizing Active Subnetworks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/pathfindR