前言
pathview是一個通路可視化友好的R包，最主要的是它支持多組學數據映射（基因/蛋白-代謝）。自己用過它的R包，后來發現有網頁版的，果斷介紹給學員。因為不常用，記錄要點，以后溫習備用。
目前web版本和R包訪問和應用次數如下，顯然R群體用戶占主導。Web界面是在PHP上使用Laravel Framework和R構建的。地址：https://pathview.uncc.edu/
使用時可以游客快速訪問，不過注冊的話會保留一段時間分析的結果。
工具使用的幫助文檔詳見：https://pathview.uncc.edu/tutorial#input，包括了示例說明，輸入輸出參數，結果說明。
示例1
New Analysis是我們要導入分析的數據，並設置的一些參數。怎么使用呢？或者說有哪些功能呢？它提供了example1-example4的4個案例，了解了這四種分析，后續我們只要依葫蘆畫瓢設置一下就OK了。下面我們先看下示例1.
多樣本KEGG可視化。第一個選項，輸入輸出在這個demo數據中，基因有3個樣本，代謝組有2個樣本：
然后是物種、ID類型選擇，支持的物種和ID類型很多。Pathway如果沒有指定的，就選擇自動。
第二個選項Graphics，即圖形參數。沒有特殊需求的話默認就好，不懂點擊圖中小圖標。
第三個選項是顏色的選擇。這個也是按需更改。
最后點擊submit，出現運行輸入配置參數和進度。完成后點擊Analysis Results and logs。
結果如下。內容包括了關聯上的通路圖，pathway富集的結果文件，以及運行的日志文件。
隨便點一個圖查看下：
映射上的分子都標顏色了，基因三個樣本，不同顏色不同豐度（經過歸一化）；代謝2個樣本，即2種顏色，順序應該是按tab中樣本先后順序來的。
combo.res.sig.tsv是個什么文件，幫助文檔里好像沒有解釋。我的理解是兩個組學combine做的富集分析結果，重點看p值和q值。
gaga.res.sig.gene.tsv也沒有解釋，對於文件中的每一列不是很懂。但知道GAGA是FCS的一種富集分析方法，重點看p值和q值。
只是不明白，結果中圖只有6個，為何兩個富集分析結果中有這么多通路。
示例2
示例2是多個樣本的Graphviz視圖。和示例1的分析幾乎是一樣的，只是圖形不同。Graphviz圖是通過使用Graphviz引擎對pathway圖進行布局，可以更好地控制節點或邊緣屬性和pathway拓撲，更重要的是可以保存為PDF格式的矢量圖像（KEGG pathway視圖只有png，不清晰）。
打開其中一個圖，可以看到Graphviz簡化了很多。
示例3
示例3是ID映射，這是最常用的功能吧。
demo數據中是單個樣本的豐度，基因ID變成了Ensemble，化合物ID來自CAS。
基因數據：
代謝組數據：
得到的結果就只有映射的圖片了，沒有富集的結果。
查看下圖片：
示例4
整合Pathway分析，要花費更長的時間。分析方法和上三個示例是一樣的，只是默認的參數Pahtway Selection為“Auto”（其他三例為Manual）。
另外，和示例1相比就是demo數據的樣本數增加了。
基因示例數據如下：
代謝組數據如下：
結果如下：
圖形如下：
幫助文檔中沒說明以上數據是否重復。我查了下這6個圖，基因都是1-3色，化合物都是1-2色，所以我推測基因是三個樣，每個2重復，代謝兩個樣，每個2重復。
關於結果數據，和示例1比，除了combo.res.sig.tsv和gage.res.sig.gene.tsv外，還多了一個gage.res.sig.cpd.tsv文件，格式和gene的是一樣的，如下：
所以，除了我上面講的，示例1和示例4到底有什么區別？？？誰來告訴我。
文檔解釋：Since both gene and compound data (inputs) are included, this example goes beyond in that in integrates the two separate regular pathway analysis for gene and compound (intermediate results) into a more powerful meta-analysis (final results)。可是大哥，你的示例1也是整合了兩個組學啊
更新
1.樣本重復問題
經檢查，示例2和示例4是可以設置重復的。點擊下面這個鉛筆：
我們自己數據導入時，也會彈出窗口提醒我們是否進行分組，設置的方式參考示例2和示例4（指明列數）。
2.示例1和4的區別
對於New Analysis來說沒啥區別，只是說明了兩種不同的輸入方式作為參考，如不同數據和分組信息，在Pathway Selection選擇了Auto。自己輸一次就知道了。
3.組學選擇
輸入時，可以選擇單組學或多組學：
