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高通量测序结果丢给你一大堆pathway，肿么破？如果你在愁苦这些海量pathway间有何联系，亦或想探究目标通路在不同条件下发生了怎样的变化，而不知如何下手时，不要捉急。
只要你拥有KEGG、COG/eggNOG、Uniprot和STRING数据，就可手动创建自己数据参与通路的直观概述图，整体比对发现所涉及通路的差异变化和功能分布。生信小白也可以寄几绘制高大上的通路图啦！开森~~
在转录组中，研究上下调差异基因参与的代谢、调控和次生代谢的通路；
在基因组中，研究含有SNP的基因所影响的代谢、调控和次生代谢通路；
在宏基因组中，研究不同条件下代谢、调控和次生代谢网络的差异变化；
iPath（interactive Pathways Explorer）是一款可视化的通路图在线分析工具。当前iPath 2.0版本提供三种不同的全局概览图：代谢途径（包含146条KEGG通路）、调控途径（包含22条KEGG调控通路）和次生代谢产物的生物合成（包含58条参与次生代谢生物合成的KEGG通路 ）。iPath中点表示各种化合物，线表示一系列酶反应。可用于各种特定物种的可视化，并且可手动创建通路图。
Follow me，准备好了嘛？有点小激动呢~
请点击http://pathways.embl.de/iPath2.cgi#，成功打开即可使用(如果打不开网页，可以尝试将浏览器中的Adobe Flash插件更新至最新版本)。然后，我们可以看到如下图所示的网页界面：
①展示当前选定的通路图，
②通路图选择标签，
③平移和缩放控件，
④功能键，
⑤元件信息框。
ipath2.0提供了强大的数据映射工具和广泛的定制选项。如下图所示：
1.单击“Customize”按钮（右上角）将打开一个面板，它提供对所有可用的自定义选项的访问。将鼠标光标放在单独的选项，会弹出一个气球，给出一个简短的解释说明。
2.如果想以后用相同的参数，则需要在“Selection title”中填写标签，则在提交元素选择时，所有参数将存储在服务器上。访问“Saved selections”标签，轻松恢复您先前保存的选择。
3.将需在通路图中标出的各个元素及其相应的自定义的参数（即通路图中的每个节点和边都有与之相关联的各种类型的数据）输入“Element selection”旁边的输入框中，或者点击“Selected file”，将各个元素及其相应的自定义的参数的文件从此导入。示例如下：
C00001 #0000ff W30 0.5
K00824 #00ff00 W50
R09112 #ff0000 W50
其中，元素选择的每一行必须以ID开头，后跟一个或多个自定义参数。支持的ID数据类型如下表所示：
三种自定义参数分别是：
a. 颜色：可以是指定的十六进制、RGB或CMYK的符号（如#ff0000, RGB(255,0,0)或CMYK(0,100,100,0)）；
b. 宽度：前缀W后跟一个数字，用于定义节点的边或半径的线宽度；
c. 透明度：0（完全透明）和1（完全不透明）之间的数字。
4.设置完参数，点击“Submit data and customize maps”。稍等一会儿，我们可以看到之前的彩色通路图只有我们导入ID的通路按照我们定义的方式突显出来，其它的通路会变成灰色。我们可通过通路图左上角的“平移和缩放控件”移动或放大缩小通路图来查看信息。将鼠标点击突显出来的通路，会显示该通路的详细信息。其中，我们导入的ID会被标红。
然而，为啥在“Metabolic pathways”通路图中并未发现R09112的身影？此时，我们可以在右侧“Customization and data mapping”面板中点击“Current selection”标签，我们可以看到概述当前元素选择如何与通路图匹配的统计信息。如下图所示：
可以看到，R09112是藏在了“Biosynthesis of secondary metabolites”通路图中。
5.在网页界面右上角点击“Export”按钮将打开导出面板，填入导出文件名，选择需要导出的通路图，并在“Output format”中选择输出格式（png、eps、ps、pdf和svg），点击“Export maps”即可。建议保存一份SVG格式文件，方便用浏览器打开，可放大缩小看每条通路具体信息。
参考文献
1. Yamada T, Letunic I, Okuda S, et al. iPath2.0 interactive pathway explorer[J].Nucleic Acids Research, 2011,39(Suppl 2):W412–W415.
2. Qiu DQ, Huang LM, Lin SJ, et al. Cryptophyte farming by symbiotic ciliate host detected in situ[J]. PNAS, 2016,113(43): 12208-12213.
3. diCenzo GC, Checcucci A, Bazzicalupo M, et al. Metabolic modelling reveals the specialization of secondary replicons for niche adaptation in Sinorhizobium meliloti[J]. Nature Communication, 2016,7: 12219.
4. Muñoz J, Chaturvedi A, De M, et al. Characterization of genome-wide SNPs for the water flea Daphnia pulicaria generated by genotyping by-sequencing (GBS)[J]. Scientific Reports, 2016,6: 28569.
5. Peng HF, Wei D, Chen G, et al. Transcriptome analysis reveals global regulation in response to CO2 supplementation in oleaginous microalga Coccomyxa subellipsoidea C-169[J]. Biotechnology for Biofuels,2016,9:1-17.
文章转载自美吉生物
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