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发稿时间：2020-06-18来源：天昊生物

上一讲，我们使用deseq2对下载的geo数据进行差异分析，可以获取差异基因列表。那么，在得到差异基因后，我们还可以做哪些分析呢？接下来，小编带着大家使用在线网址进行ppi网络分析和基因富集分析（go和kegg富集），网址：https://string-db.org/ 

一获取差异基因列表

打开上一节生成的differential_expression_genes_summary.csv文件，统计type类型中up和down的基因数为3157个，ppi string最多允许分析2000个基因，因此我们需要对数据进行下一步过滤，我们选择过滤条件为 padj <0.05 ， 筛选到1245个基因。

提取基因名

将筛选到的1245个基因复制到gse132287_gene-count-table.xls文件中的空白列，使用vlookup函数获取我们要返回的值，如下图所示：p2单元格是我们待查找值，a:b是数据表，其中a列要包含待查找值，列序数是返回值所在的列数，匹配条件通常选择精确匹配false，可以简写为数字0 。整个函数的意思是：查找p2单元格在a列中所在的行，返回该行b列的值。

如下图所示，通过vlookup函数，我们返回gene_name数目1245个，用于后续ppi网络分析。

二ppi网络分析

1. 初步分析

打开ppi网络网址：https://string-db.org/ ，点击multiple proteins， 在list of names 方框内粘贴1245个基因名，organism 下拉菜单选择human，点击search 开始分析。

连续点击2个continue后，得到一个初步的网络图。

上面的图看上去比较杂乱，我们可以通过图片下方的一行菜单进行进一步的调整。

2. 富集分析结果过滤

点击analysis，查看分析结果。

下载kegg富集分析结果

下载结果打开，如下图所示：

3、筛选感兴趣的通路，重新做ppi分析

我们选择p值最小的通路 hsa04668 ：tnf signaling pathway ，复制对应的g列的44个基因，使用notepad 的替换功能，将'，' 替换成 'n'， 生成基因列表，用于ppi重新分析。

4、重新分析ppi网络

导入44个基因，重新分析，分析完成后，看到在网页上看到ppi网络图。

点击export，选择文件和图片下载。文件可以使用cytoscape软件绘制更专业的网络互作图。

往期相关链接：

1、r基础篇

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2、r进阶

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3、数据提交

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4、表达谱分析

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5、医学数据分析

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