转录&代谢组学分析

文献引用:Bioinformatic analysis was performed using the OECloud tools at https://cloud.oebiotech.cn.
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转录&代谢组学分析通过将转录组数据与代谢数据进行综合了考量,旨在找出关键性Biomarker,提示样本间关系,揭示内在的生物学意义。

参数调整

项目号即合同号例如HT2021-XXXX(!切记不要有空格)
展示在网页报告上的客户姓名(!切记不要有空格)
对应关系分组表
上传代谢结果报告中的结果文件,为压缩文件,支持.zip结尾
上传转录组结果报告中的结果文件,为压缩文件,支持.zip格式
相关性计算方法
提交 重置

结果与说明

工具预估耗时

程序运行出错,报错信息如下:

请检查数据文件格式后重新提交运行

1、转录组学报告

输入参数转录组报告文件,为压缩格式,支持.zip格式结尾。压缩目录中必须包含以下目录层级及文件名称(与欧易转录组报告文件目录层级一致),对应的分组1和分组2都必须与分组表中的相同


转录组-文件夹(/***客户文件夹/**项目id_客户名称_有参转录组报告)文件描述信息
1.2.genome_mapping/genome_mapping_stat.xls样本比对统计信息表
1.3.gene_expression/counts_anno.xls基因counts数统计注释表
1.3.gene_expression/FPKM_anno.xls基因FPKM统计注释表
1.3.gene_expression/gene_stat.xls样本基因数统计表
1.3.gene_expression/report.FPKM.xls样本FPKM值统计表
1.4.different_expressed_gene/{分组1vs分组2}/{分组1vs分组2}-all.gene.xls分组1和分组2的差异基因结果表
1.4.different_expressed_gene/{分组1vs分组2}/{分组1vs分组2}-diff-q-val-0.05-FC-2.gene.xlsqvalue小于0.05的gene列表
1.5.function_of_different_expressed_gene/2.KEGG_enrichment/{分组1vs分组2}/enrichment-kegg-{分组1vs分组2}-Total.xlskegg富集分析总表
1.5.function_of_different_expressed_gene/3.KEGG_map/{分组1vs分组2}/*.pngkegg通路png文件
OECloud_tools/anno-kegg.backgroud.xlskegg背景注释文件
OECloud_tools/kegg.backgroud.xlskegg背景文件
OECloud_tools/go.backgroud.xlsgo背景文件
OECloud_tools/annotation.xls基因注释文件
OECloud_tools/html_png通路html和png文件























demo示例文件test_transmet.zip




2、代谢组学报告

输入参数代谢报告文件,为压缩格式,支持.zip格式结尾。压缩目录中必须包含以下目录层级及文件(与欧易代谢组报告文件目录层级一致),对应的分组1和分组2都必须与分组表中的相同。


代谢组-文件夹(***欧易代谢组学结果文件夹)文件描述信息
3.数据矩阵/数据矩阵.xlsx代谢矩阵
6.差异代谢物/差异代谢物.xlsx差异代谢物表
8.代谢通路分析/{分组1vs分组2}/ID.xlsx代谢物名称
8.代谢通路分析/{分组1vs分组2}/代谢通路富集表.xlsx代谢物通路富集结果表







demo示例文件test_micromet.zip


3、分组表情况

分组表有两个sheet表,分别为“组学分析表”,“分组分析表”,表头和sheet表名称固定,否则报错。


(1)组学分析表

如下图示例展示,

第一列为转录样本,第二列为代谢物样本,第三列为通用样本名称,转录和代谢物样本一一对应。第四列为转录样本对应的分组名称,第五列为代谢物样本对应的分组名称,第六列为转录和代谢物样本的分组统一名称,请一一对应。

注意:这里选择的样本必须与上传的转录和代谢物的表格中的一致,并且转录和代谢物的样本对应关系应是一致的,统一的样本名称和分组名称可以自由命名,一般是字母+数字即可。


omics1sampleomics2samplelabelomics1groupomics2groupgroupname
GZT5-1GZT5GZT5GZT5GZT5GZT5
GZT5-2GZT5GZT5GZT5GZT5GZT5
GZT5-3GZT5GZT5GZT5GZT5GZT5
GZT5-4GZT5GZT5GZT5GZT5GZT5
GZT5-5GZT5GZT5GZT5GZT5GZT5
GZT5-6GZT5GZT5GZT5GZT5GZT5
GZY11-1GZY11GZY11GZY11GZY11GZY11
GZY11-2GZY11GZY11GZY11GZY11GZY11
GZY11-3GZY11GZY11GZY11GZY11GZY11
GZY11-4GZY11GZY11GZY11GZY11GZY11
GZY11-5GZY11GZY11GZY11GZY11GZY11
GZY11-6GZY11GZY11GZY11GZY11GZY11


(2)分组分析表

如下图示例展示,第一列为分组1,第二列为分组2,表示两两分组的比较。注意这里的分组报告要与转录和代谢中的分组名称相同,否则会报错。


分组1分组2
GZT5GZY11
GZT5Huanghy
GZT5Huangjz
GZT5Zhuf
GZT5Zih

demo示例文件group.xlsx





1、分析流程图


分析流程图.png

一、结果说明

最终结果会包含所有分组的两两比较结果,包含4部分:

第一层级
第二层级第三层级表示含义
1.多组学维度评估样本分组----所有样本降维分析结果
2.重要性变量分析-biomarker筛选----所有有样本筛选biomarker结果
3.功能分析分组1_分组2
1.correlation当前分组相关性分析结果


2.pathway当前分组通路分析结果


3.kgml当前分组kgml分析结果
report_分组1_分组2.html ----当前分组报告结果文件