《表1 KEGG癌症目录》

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《SACNet:一种癌症网络合成与分析系统》

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SACNet的本地生物通路数据源是从KEGG中人工选取和14种癌症特定相关的生物通路数据（表1）为基础，集成若干和泛癌症相关生物通路数据作为补充，根据用户提供的这14种癌症里某一癌症基因表达数据，以及选择的P阈值对生物通路集合使用差异鉴定方法SPAID[16]进行生物通路差异验证（SPAID针对候选生物通路，未做差异表达基因的筛选和富集分析，依据基因表达数据计算基因对间的回归系数或者相关系数，再标准化基因对交互程度，利用散度分析计算不同状态下生物通路的交互程度概率分布差异，最终通过随机置换样本标签，未进行多重检验，获得统计显著性P值），得到和该癌症有显著差异生物通路集合，作为目标癌症网络一部分。同时，SACNet根据用户选择的癌症类型在线获取Dis Ge NET数据库中Score>0.01的疾病基因关系数据（gene-disease relationship，GDAs）。Dis Ge NET中Score表示基因和疾病相关程度，范围0~1，Score越大，表示相关度越大，基于Dis Ge NET中和疾病相关基因数目较多并且Score<0.01的基因数目较多，为了选取较为准确度的数据，综合衡量不同Score的基因数量，最后选取Score>0.01作为选取阈值。从Dis Ge NET获得的基因列表与输入的基因列表将作为整体输入，在线获取Pathway Commons中基因间距离为1的邻居网络（基因子网络），构造出以基因为节点，边为基因间关系的癌症网络。利用可视化工具Cytoscape Web得到癌症网络的前端显示。在此基础上，用户可选择下载文件，或者继续使用SACNet提供的网络聚类分析功能进行后续网络分析。网络分析界面如图1所示。