九象限图


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功能:
转录组与蛋白组关联分析。

 

输入:
1. 输入文件:
(1)转录组表达量总表(必须),输入基因ID和差异倍数,可添加注释等信息。需将差异倍数在表格的第几列标明出来(必须),如在表格第二列,输入2即。
(2)蛋白组表达量总表(必须),输入蛋白ID和差异倍数,可添加注释等信息。需将差异倍数在表格的第几列标明出来(必须),如在表格第二列,输入2即可。
(3) 如基因和蛋白的ID不一样,可添加ID对应文件,用于将基因和蛋白的ID对应。
(4) 九象限图仅基于两两比较(A VS B)输出结果,故输入的样品只能为2组。
(5) 所有表格支持txt(制表符分隔)文本文件、csv(逗号分隔)文本文件、以及Excel专用的xlsx格式,同样支持旧版Excel的xls(Excel 97-2003 )格式。

 

参数:

 

差异倍数阈值筛选:

默认转录组是上、下调2倍,蛋白组上、下调1.2倍,可以对每个组学的差异倍数进行筛选。

 

各象限颜色:

每个象限颜色选择默认,若选择自行输入,则每个象限的颜色可自由更改。

 

x、y轴名称:

可自行定义x、y轴名称。不要出现中文或者特殊字符

 

字体放缩倍数:

字体默认固定大小,字体缩放建议在1-2倍之间。

 

输出:
1) A-VS-B.annot.all.xls: 九象限总表,记录了所有基因/蛋白所在的象限信息,在转录组和蛋白组的表达量,功能注释。
2)A-VS-B_1(2、3、4…).annot.xls: 各象限分表(9个),记录了各自象限的基因/蛋白信息,在转录组和蛋白组的表达量,功能注释。
3)A-VS-B.associate.png/pdf: 九象限结果图。

结果说明:

九象限图共分为9个象限,纵坐标代表转录组基因差异倍数的log2值,横坐标代表蛋白表达差异倍数的log2值。基因表达上下调2倍的基因为显著差异基因(log2=1或-1),蛋白表达上下调1.2倍的蛋白为显著差异蛋白(log2= 0.263,或- 0.263)

象限 解读 可挖掘的信息
1,9 mRNA与对应的蛋白差异表达模式不一致 转录后或翻译水平调控,例如miRNA调控靶基因导致抑制蛋白翻译
2,8 mRNA差异表达,对应蛋白无变化 转录后或翻译水平调控
3,7 mRNA与对应的蛋白差异表达模式一致 转录和翻译水平同步变化的基因
4,6 蛋白差异表达,对应mRNA无变化 翻译水平调控或累积蛋白
5 共表达的mRNA和蛋白均非差异表达 多数基因和蛋白非差异表达

案例演示:
输入: 转录组表达量总表    蛋白组表达量总表    ID转换文件


输出:
1:out.1.xls~out.9.xls:
     id      mrna_log2fc     pep_log2fc
     LOC103963471    1.101898276     0.311503
     LOC103962876    5.321928095     0.27858
     LOC103934651    1.275634443     0.27858
     LOC103934659    1.275634443     0.27858
     LOC103936009    1.240125108     0.347099
     LOC103967195    1.343904198     0.335712
     LOC103947707    2.948449827     0.264236
     LOC103953799    1.965322499     0.454176
     LOC103962421    2.461233498     0.299831
     LOC103961069    1.435349801     0.435095
     LOC103966887    1.389905653     0.435095
     LOC103964207    1.130873231     0.435095
     LOC103940874    1.248564226     0.313826
     LOC103954750    1.50225405      0.313826
     LOC103940640    2.058594654     0.275007
     LOC103932053    3.212953745     0.267835
     LOC103965100    1.752689946     0.303342
        

2:out.all.xls :
    id      mrna_log2fc     pep_log2fc      part
    LOC103943480    0.888174145770218       -0.279284       6
    LOC103947063    1.05365929938603        -0.027675       2
    LOC103948276    0.843616811653425       -0.027675       5
    LOC103949900    -0.393177102764054      -0.0679388      5
    LOC103937154    -0.0282269636477752     -0.00868224     5
    LOC103967672    0.311623912452433       -0.00868224     5
    LOC103926846    0.549616011345812       -0.153607       5
    LOC103926851    0.636957138359417       -0.153607       5
    LOC103926854    12.240791332162 -0.153607       2
    LOC103926850    12.240791332162 -0.153607       2
    LOC103963573    0.473813850860616       0.108357        5
    LOC103944315    0.135089944181839       -0.0619024      5
    LOC103955166    0.561527605349946       -0.0528949      5
    LOC103927236    1.21369719218565        -0.0499049      2
    LOC103931072    0.798571501299767       0.051024        5
    LOC103948411    -1.52484940356935       0.0482362       8
    LOC103932581    0.00259769602641484     -0.0350469      5
    .   .   .   .    .    .    .
        

3:out.associate.png/pdf :
生物云平台



Q1. 上传的数据需要保存成什么格式?文件名称和拓展名有没有要求?

 

OmicShare当前支持txt(制表符分隔)文本文件、csv(逗号分隔)文本文件、以及Excel专用的xlsx格式,同样支持旧版Excel的xls(Excel 97-2003 )格式。如果是核酸、蛋白序列文件,必须为FASTA格式(本质是文本文件)。

 

文件名可由英文和数字构成,文件拓展名没有限制,可以是“.txt”、“.xlsx”、“.xls”、“.csv”“.fasta”等,例如 mydata01.txt,gene02.xlsx 。

 

Q2. 提交时报错常见问题:

 

1.提交时显示X行X列空行/无数据,请先自查表格中是否存在空格或空行,需要删掉。

2.提交时显示列数只有1列,但表格数据不止1列:列间需要用分隔符隔开,先行检查文件是否用了分隔符。

其它提示报错,请先自行根据提示修改;如果仍然无法提交,可通过左侧导航栏的“联系客服”选项咨询OmicShare客服。

 

Q3. 提交的任务完成后却不出图该怎么办?

 

主要原因是上传的数据文件存在特殊符号所致。可参考以下建议逐一排查出错原因:
(1)数据中含中文字符,把中文改成英文;
(2) 数据中含特殊符号,例如 %、NA、+、-、()、空格、科学计数、罗马字母等,去掉特殊符号,将空值用数字“0”替换;
(3)检查数据中是否有空列、空行、重复的行、重复的列,特别是行名(一般为gene id)、列名(一般为样本名)出现重复值,如果有删掉。
排查完之后,重新上传数据、提交任务。如果仍然不出图,可通过左侧导航栏的“联系客服”选项咨询OmicShare客服。

 

Q4.下载的结果文件用什么软件打开?

 

OmicShare云平台的结果文件(例如,下图为KEGG富集分析的结果文件)包括两种类型:图片文件和文本文件。

图片文件:

为了便于用户对图片进行后期编辑,OmicShare同时提供位图(png)和矢量图(pdf、svg)两种类型的图片。对于矢量图,最常见的是pdf和svg格式,常用Ai(Adobe illustrator)等进行编辑。其中,svg格式的图片可用网页浏览器打开,也可直接在word、ppt中使用。

 

文本文件:

文本文件的拓展名主要有4种类型:“.os”、“.xls”、“.log”和“.txt”。这些文件本质上都是制表符分隔的文本文件,使用记事本、Notepad++、EditPlus、Excel等文本编辑器直接打开即可。结果文件中,拓展名为“.os”文件为上传的原始数据;“.xls”文件一般为分析生成的数据表格;“.log”文件为任务运行日志文件,便于检查任务出错原因。

 

Q5. 提交的任务一直在排队怎么办?

 

提交任务后都需要排队,1分钟后,点击“任务状态刷新”按钮即可。除了可能需运行数天的注释工具,一般工具数十秒即可出结果,如果超出30分钟仍无结果,请联系OS客服,发送任务编号给OmicShare客服,会有专人为你处理任务问题。

 

Q6. 结果页面窗口有问题,图表加载不出来怎么办?

尝试用谷歌浏览器登录OmicShare查看结果文件,部分浏览器可能不兼容。

案例1

 

发表期刊:Nature Communications

影响因子:16.6

发表时间:2023

Fig. 2: Hormetic heat stress results in an ENDU-2-dependent reprogramming of the transcriptome after heat stress. a Scatter Plot comparing the average gene expression changes upon 1h HS (x-axis) and 4h after HS (y axis) in WT animals. Each dot corresponds to a gene. Genes showing with a significant increase or decrease in transcript level (FC>2, FDR<0.01) only upon 1h HS are shaded red or green respectively.

 

引用方式:

The Graph was generated by OmicShare tool (https://www.omicshare.com).

 

参考文献:

Xu F, Li R, von Gromoff E D, et al. Reprogramming of the transcriptome after heat stress mediates heat hormesis in Caenorhabditis elegans[J]. Nature Communications, 2023, 14(1): 4176.

 

案例2

 

发表期刊:Ecotoxicology and Environmental Safety

影响因子:6.8

发表时间:2023

 

Fig. 3. The nine-quadrant map analysis of DEGs of experiment A and experiment B. The nine-quadrant map of experiment A was listed on the left (A), and the nine-quadrant map of experiment B was listed on the right (B). Different quadrants were represented by different colors, which have been marked in the picture. The dotted line was the threshold line for differential expression.

 

引用方式:

The genes which |fold change (log2)| >1 were regarded as significantly differentially expressed in the nine-quadrant plot analysis. Nine-quadrant plot analysis was performed using OmicShare tools (https://www.omicshare.com/tools).

 

参考文献:

Yu H, Song W, Chen X, et al. Transcriptomic analysis reveals up-regulated histone genes may play a key role in zebrafish embryo-larvae response to Bisphenol A (BPA) exposure[J]. Ecotoxicology and Environmental Safety, 2023, 252: 114578.

 

案例3

 

发表期刊:Infection and Drug Resistance

影响因子:3.9

发表时间:2022

Figure 3 Transcriptome-proteome association analysis. (A) Nine-quadrant diagram showing 203 intersecting targets between transcriptome and proteome, including 8 targets in quadrants 1 or 9, 36 targets in quadrants 2 or 8, 31 targets in quadrants 3 or 7, 54 targets in quadrants 4 or 6, and 73 targets in quadrant 5.

 

引用方式:

Differentially expressed proteins were screened using the OmicShare online platform (https://www.omicshare.com/) with the screening criteria: p<0.05 and |FC|≥2.0. Transcriptomic and proteomic data are submitted to OmicShare platform to construct a nine-quadrant map.

 

参考文献:

Wang C, Li Y, Li S, et al. Proteomics combined with RNA sequencing to screen biomarkers of sepsis[J]. Infection and Drug Resistance, 2022: 5575-5587.

 

案例4

 

发表期刊:The Plant Journal

影响因子:7.2

发表时间:2020

 

Fig 9. Correlation between protein expression and mRNA expression during grain filling under soil drying conditions. (d) Correlated proteins and RNAs enriched in nine quadrants at 24 DAA. Quadrants 1, 2 and 4 indicate that the protein abundance was lower than the RNA abundance. In quadrants 3 and 7, the RNAs correspond with the related proteins. Quadrant 5 shows that the proteins and RNAs were commonly expressed with no difference. Quadrants 6, 8 and 9 indicate that the protein abundance was higher than the RNA abundance.

 

引用方式:

Furthermore, we performed a nine-quadrant analysis via the omicshare platform (http://www.omicshare.com/tools/Home/Soft/jxx) to examine the relationship between the proteins and RNAs detected under soil drying treatment.

 

参考文献:

Wang G, Li H, Wang K, et al. Regulation of gene expression involved in the remobilization of rice straw carbon reserves results from moderate soil drying during grain filling[J]. The Plant Journal, 2020, 101(3): 604-618.