Ingenuity公司（http://www.ingenuity.com/）系統性的整理科學文獻，將文獻中的研究內容以統一的格式，儲存在資料庫中，並開發 Ingenuity Pathway Analysis (IPA)這個知識資料庫軟體，讓使用者透過方便的介面，可以快速的在龐大的知識海中找到與基因相關的資訊，更進一步的由這些分散的資訊的集合去構建分子調控途徑。
圖片引用自（http://www.ingenuity.com/products/pathways_analysis.html）
太抽象了？！用比較白話的說法吧！ingenuity 公司請了一大堆 ph.D去唸papers，並且請他們將內容作成筆記，例如 A gene會抑制 B gene的表現，C gene 會加速細胞分裂，然後把這些筆記用資料庫存起來，然後，如果你對 A gene 有興趣，透過 IPA 你可以查到 A=>B, A=>D, B=>C, C=>細胞分裂的關連，你也許就可以組合這些資訊，推測A=>B=>C=>細胞分裂這個調控途徑。
除了pathway的預測，IPA也提供了許多附加的功能，例如己知調控途徑，藥物作用及基因功能註解功能，也具備基本的Microarray 分析能力，還有調控途徑繪製的功能。 你可以從這裡<<官方簡介>>找到 更多的資訊，裡面還有詳細的教學文件及影片。既然如此，我並沒有打算幫這一套小眾的軟體寫完全攻略，只是最近在敝單位進這個軟體，順手把玩了一番，又有不少人問這麼昂貴資料庫能作啥，所寫了幾個例子省些口舌，想想既然寫了就放上來大家看看吧！
##ReadMore##目前我比較常用的IPA功能大概是兩個方面 1)由一個功能不明的基因，想知道他有什麼功能。 2)由一群基因（通常是由 microarray 篩出來的），想把他們拼成一個pathway ，並解釋其在功能上的意義。
先來看看從一個未知功能的基因，IPA 可以做些什麼，就以 Lucas 為例吧！來問 Lucas 這個基因是什麼東西？
首先你可以利用簡單的Search功能，來問沒有叫 lucas 的基因資訊，關鍵字搜尋可以從 gene/Chemical, Fucntions/Disease, Pathway/Tox list的角度來搜尋。
可惜並沒有叫Lucas的基因，不過有幾個叫 Luca1,2,3,14,15的基因(luca是德文 lucas的同源字，所以也算啦！)，IPA花了不少功夫在解決命名系統泥混亂的問題，由這個表可以決定有沒有選錯基因。
找到目標後，接下來我們來分析HYAL1 (Luca1)的功能。勾選 HYAL1 按ADD pathway 把HYAL1 加到 New pathway中，開始一個新的pathway 的研究。
第一個問題，我們來問HYAL1有沒有什麼己知的功能與他有關。
按下 [Overlay]，選取那一方面的知識關連，可以是功能或疾病，也可以是pathway或drug...。
選取之後，左邊就會依顯著程度，把這個基因的有關的功能分類列出。勾選後就會加到pathway中。double click ，他就會告訴你IPA確認這個關連的依據或者pathway 的位置。
第二個問題：如果你想知道是誰調控HYAL1及HAYL1會調控誰，並組合成調控途徑，你可以利用 [Build]的功能。
從單一基因向外延伸：
選取HYAL1，並按下 [Build]，選取延伸這個基因的調控途徑的方式[Grow]。 左側的選項讓你能設定Grow的方式。（HYAL1是個冷門的基因，所以還好，如果是熱門的基因，像TP53這類，記得設門檻，以免被巨量資料給掩埋了），設定完[Apply]。
跟這個基因有關連的基因就會被加入這個pathway，例如圖上顯示出，顯示出HYAL1屬於 HYAL集合，並受 VHL, gefitnib 的調控，還會去裂解 hyaluronic acid。每一條線可能是一篇或數篇文獻的研究結果，double click 就會顯示關連的文獻依據。 雖然這些知識零散的可以從文獻海中查出來，經過系統的篩選及圖形化的界面，可以省下大量摸索的時間。
尋找兩基因的關連：
如果這個基因是在 overexpress MYC時發現的，你可能會很想問MYC-HYAL1之間有什麼可能調控途徑。用前面Search的方式找到MYC，再加到這個pathway。然後同時選取MYC 及所有的基因，tools選 [Connection]然後[Apply]，接下來，你就可以找到關連。
原來，MYC overexpressed會透過VHL影響HYAL1的表現，進而造成protate cancer cell adhesion的功能變化，這可能是造成轉移的原因，你的paper 標題不就出來了！哈，別太興奮只有標題跟這幾張圖是不能發paper 的，這只是假設，你要有實驗証據才算。
這是一個很幸運的例子，有時候兩基因很難找出這麼簡單的關聯，可能會透過好幾層的才能發現彼此的關連，這時候IPA就顯出的方便了，不然你就要從成千上萬的paper 去撈針了。當然IPA提供的工具不只這樣，還有許多複雜的玩法，威力強大，不過，case by case，要實戰時才能知道如何解析問題。先這樣，下次再來介紹 從Microarray 資料的分析方法。
圖片引用自（http://www.ingenuity.com/products/pathways_analysis.html）
太抽象了？！用比較白話的說法吧！ingenuity 公司請了一大堆 ph.D去唸papers，並且請他們將內容作成筆記，例如 A gene會抑制 B gene的表現，C gene 會加速細胞分裂，然後把這些筆記用資料庫存起來，然後，如果你對 A gene 有興趣，透過 IPA 你可以查到 A=>B, A=>D, B=>C, C=>細胞分裂的關連，你也許就可以組合這些資訊，推測A=>B=>C=>細胞分裂這個調控途徑。
除了pathway的預測，IPA也提供了許多附加的功能，例如己知調控途徑，藥物作用及基因功能註解功能，也具備基本的Microarray 分析能力，還有調控途徑繪製的功能。 你可以從這裡<<官方簡介>>找到 更多的資訊，裡面還有詳細的教學文件及影片。既然如此，我並沒有打算幫這一套小眾的軟體寫完全攻略，只是最近在敝單位進這個軟體，順手把玩了一番，又有不少人問這麼昂貴資料庫能作啥，所寫了幾個例子省些口舌，想想既然寫了就放上來大家看看吧！
##ReadMore##目前我比較常用的IPA功能大概是兩個方面 1)由一個功能不明的基因，想知道他有什麼功能。 2)由一群基因（通常是由 microarray 篩出來的），想把他們拼成一個pathway ，並解釋其在功能上的意義。
先來看看從一個未知功能的基因，IPA 可以做些什麼，就以 Lucas 為例吧！來問 Lucas 這個基因是什麼東西？
首先你可以利用簡單的Search功能，來問沒有叫 lucas 的基因資訊，關鍵字搜尋可以從 gene/Chemical, Fucntions/Disease, Pathway/Tox list的角度來搜尋。
可惜並沒有叫Lucas的基因，不過有幾個叫 Luca1,2,3,14,15的基因(luca是德文 lucas的同源字，所以也算啦！)，IPA花了不少功夫在解決命名系統泥混亂的問題，由這個表可以決定有沒有選錯基因。
找到目標後，接下來我們來分析HYAL1 (Luca1)的功能。勾選 HYAL1 按ADD pathway 把HYAL1 加到 New pathway中，開始一個新的pathway 的研究。
第一個問題，我們來問HYAL1有沒有什麼己知的功能與他有關。
按下 [Overlay]，選取那一方面的知識關連，可以是功能或疾病，也可以是pathway或drug...。
選取之後，左邊就會依顯著程度，把這個基因的有關的功能分類列出。勾選後就會加到pathway中。double click ，他就會告訴你IPA確認這個關連的依據或者pathway 的位置。
第二個問題：如果你想知道是誰調控HYAL1及HAYL1會調控誰，並組合成調控途徑，你可以利用 [Build]的功能。
從單一基因向外延伸：
選取HYAL1，並按下 [Build]，選取延伸這個基因的調控途徑的方式[Grow]。 左側的選項讓你能設定Grow的方式。（HYAL1是個冷門的基因，所以還好，如果是熱門的基因，像TP53這類，記得設門檻，以免被巨量資料給掩埋了），設定完[Apply]。
跟這個基因有關連的基因就會被加入這個pathway，例如圖上顯示出，顯示出HYAL1屬於 HYAL集合，並受 VHL, gefitnib 的調控，還會去裂解 hyaluronic acid。每一條線可能是一篇或數篇文獻的研究結果，double click 就會顯示關連的文獻依據。 雖然這些知識零散的可以從文獻海中查出來，經過系統的篩選及圖形化的界面，可以省下大量摸索的時間。
尋找兩基因的關連：
如果這個基因是在 overexpress MYC時發現的，你可能會很想問MYC-HYAL1之間有什麼可能調控途徑。用前面Search的方式找到MYC，再加到這個pathway。然後同時選取MYC 及所有的基因，tools選 [Connection]然後[Apply]，接下來，你就可以找到關連。
原來，MYC overexpressed會透過VHL影響HYAL1的表現，進而造成protate cancer cell adhesion的功能變化，這可能是造成轉移的原因，你的paper 標題不就出來了！哈，別太興奮只有標題跟這幾張圖是不能發paper 的，這只是假設，你要有實驗証據才算。
這是一個很幸運的例子，有時候兩基因很難找出這麼簡單的關聯，可能會透過好幾層的才能發現彼此的關連，這時候IPA就顯出的方便了，不然你就要從成千上萬的paper 去撈針了。當然IPA提供的工具不只這樣，還有許多複雜的玩法，威力強大，不過，case by case，要實戰時才能知道如何解析問題。先這樣，下次再來介紹 從Microarray 資料的分析方法。
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