近日，我们迎来了IPA发布的2023年秋季新版，此版本新增快速关系查看器、经典通路设置保存等新功能，并且新增了Reactome通路和蛋白质组学数据。

功能更新

1. 通过新的快速关系查看器方便地查看证据

在这个新版中，您可以快速查看通路和网络关系的支撑参考资料。双击一个关系（或称为“edge”）会立即打开一个侧边栏来显示结果，而不是像以前那样较慢地打开一个弹出窗口。侧边栏中便捷的新链接能够直接点击，并跳转到各个证据的具体来源。单击侧边栏中的“expand”即可查看该关系的所有结果，而无需加载单独的结果页面。而且，该窗口清楚地列出了证据的数量和来源的数量，这也是新增加的统计信息。

 图注：新的快速关系查看器侧边栏，可直接跳转至参考文献。

2. 保存分析的经典通路设置

 您在核心分析中对经典通路图所做的所有自定义设置，现在都可以与分析一起保存下来了。这大大节省了时间并减少了重复操作，尤其是当您为发表论文而进行了大量的自定义设置时。

图注：保存自定义的经典通路图表设置。

3. 新的默认经典通路图

默认的经典通路图表类型已更改为水平条形图（原本为垂直条形图）。首次打开分析时，默认显示水平视图。不过，IPA会自动记住您上次查看的图表类型。例如，您以气泡图形式查看经典通路后并关闭它，下次打开时便会显示为气泡图。

图注：经典通路结果默认显示为水平条形图。

4. Quick Start窗口新增了Getting Started

新增的Getting Started板块为用户提供了实用的帮助。

图注：新增的Getting Started标签页

内容更新

1. 新增Reactome人类通路

20年来，Reactome组织（Reactome.org）一直在搭建一个开源、开放获取、人工整理、同行评审的通路数据库，涵盖许多物种和研究领域。Reactome发布了人类通路的下载版，其格式与IPA兼容。此IPA新版中已完全整合了502个Reactome通路。

图注：Reactome通路包含在IPA Project Manager的Libraries部分。

Reactome通路可用于IPA中经典通路相关的部分，包括核心分析、Build和Overlay工具以及搜索。具体如何使用Reactome通路呢？以人类诱导多能干细胞分化的最终内胚层细胞表达数据集（GSE66282）为例，进行核心分析后，从通路富集结果中可见Formation of definitive endoderm通路是得分较高的。

 图注：核心分析中的经典通路条形图包括了Reactome通路（绿色圆点所示）。

此外，几种定形内胚层标志物，如SOX17、GSC和FOXA2，都如预期的那样上调。

图注：IPA中Reactome的Formation of definitive endoderm通路图。

Reactome通路包括约10300个基因。其中，约5600个基因与现有的经典通路（含8700个基因）重叠，也就是说约4600个Reactome基因算是“新”基因。虽然Reactome中几乎所有“新”基因都已与IPA中现有的疾病和功能相关，添加Reactome通路的好处是提高基因覆盖率来提高IPA经典通路的内容。目前经典通路基因的总数为13300个。

现在，不妨在您感兴趣的数据集上重新运行核心分析，看看Reactome会帮助您产生哪些新发现？分析时，请确保在Core Analysis设置中的Sources下选中Reactome复选框。

2. 新增IPA基因视图Land Explorer部分的蛋白质组学数据

 Land Explorer现在包含蛋白质组学数据了，这些数据与Gene Views相关联。Gene Views页面提供了Land Explorer网页的链接，可以直接显示用户感兴趣基因所编码的蛋白质表达（来自质谱的蛋白质组学数据）。

 图注：Gene Views页面中新的蛋白质表达数据。

蛋白质组学是Land Explorer中新增的数据类型，它们也可用于Analysis Match。例如，查询P4HB基因，并打开Protein expression部分的链接，即可跳转到Land Explorer中，显示其编码的蛋白质在ClinicalProteomicTumor Land数据库中的质谱丰度值。这个Land数据库是根据临床蛋白质组学肿瘤分析联合会（CPTAC）提供的数据重新整理得到的。

下图显示了P4HB编码的脯氨酰4-羟化酶亚基β蛋白的蛋白质丰度（“MS值”）。可以观察到，与这些解剖区域的正常组织中的表达相比，该蛋白在内分泌腺肿瘤中的表达减少，在泌尿系统癌症中的表达增加。

图注：P4HB基因编码蛋白质的ClinicalProteomicTumor视图。

此外，来自CPTAC的127项蛋白质comparison已在IPA中重新进行了分析，并包含在Analysis Match中。下图显示了其中一些蛋白质组学数据集的分析比较，突出了经典通路激活z评分的一些相似性和差异性，胰腺导管腺癌的分析聚集在一起，肾透明细胞癌的分析也是如此。

图注：几个临床蛋白质组学数据集的经典通路激活评分的比较。

虽然这些是差异蛋白质丰度的分析，但它们可以与来自RNA表达数据的分析相匹配，如下图所示为一项胰腺导管腺癌分析的Analysis Match结果。原发性肿瘤与正常邻近肿瘤的分析与其他来源的许多基于胰腺导管腺癌RNA表达的分析相匹配，突出了蛋白质和RNA水平表达之间的一致性。

图注：胰腺导管腺癌临床蛋白质组学数据集的Analysis Match结果。

3. 其他常规内容更新

本季度新增了超过35万项新发现，IPA知识库数据量目前将近1300万条。新增的内容包括BioGrid的蛋白-蛋白相互作用、ClinVar的癌症突变发现、ClinicalTrials.gov的靶点-疾病发现和药物-疾病发现、COSMIC的基因-肿瘤发现等。

在Analysis Match、Activity Plot、Pattern Search、Land Explorer等功能中，用户可以探索近15万个数据集（具体数据统计如下表），或是将它们与自己的数据集进行比较分析。

图注：Land数据集统计表。

IPA的内容团队和开发团队一直以来都在不断提升和完善知识库和功能，源资科技一直以来都在不断为广大的用户带来优质的解决方案和支持服务。欢迎联系我们体验IPA的新功能！