Ingenuity Pathway Analysis (IPA)是一款基于网络的简单易用的一体化图形分析及各种组学数据分析、挖掘的专业平台，其功能核心是基于后台高度结构化的Ingenuity Knowledge Base完成，包括人工阅读提取的几百万条公开发表的科研成果和报告，可用于分析、整合、理解来自于基因表达，microRNA, SNP, RNA-Seq, SNP-Genotyping微阵列的数据，代谢物组学和蛋白质组学的实验数据，和一些可产生基因、化学品列表的小规模实验的数据。
引入Reactome通路：
IPA引入了Reactome生物学通路，增加了502条Reactome通路，保留了Reactome调控网络形式。Reactome通路可用于各种分析区域。
Reactome通路包含约10,300个基因，其中约5,600个与现有典型通路重叠，带来了约4,600个新基因，扩展了IPA的基因覆盖率。目前，Canonical Pathway基因的总数（联合）达到了13,300个，比任何一个来源都要多。
图1. 核心分析中的典型途径条形图。上图中标有绿点的通路条是Reactome通路。
图2. 用IPA绘制的来自Reactome的 "最终内胚层形成 "通路示意图。
新增蛋白质组学数据：
Land Explorer中新增了蛋白质组学数据，与Gene Views相关联，此外，来自CPTAC的127项基于蛋白质的比对结果已在IPA中进行了分析，并纳入了分析比对。
图3. 几个临床蛋白质组学数据集的经典通路激活得分比较。
图4. 一个胰腺导管腺癌临床蛋白质组学数据集的分析匹配结果。原发肿瘤与邻近正常组织的分析结果与许多其他来源的基于胰腺导管腺癌RNA表达的分析结果相匹配，突显了蛋白质与RNA水平表达之间的一致性。
新的Ingenuity信号通路
• 自闭症信号通路
• CGAS-STING 信号通路
• 非酒精性脂肪肝信号通路
• 胰腺分泌信号通路
• 蛋白质分选信号通路
• ROBO SLIT 信号通路
更新现有通路，纳入活动模式
• 肝胆汁淤积
• 二十二碳六烯酸 (DHA) 信号通路
• FXR/RXR 激活
• 癌症的分子机制
• 内皮素信号转导
新增>350,000项新发现（使IPA中的总发现数超过1,299万项）
• >118,000项专家发现（来自文献整理）
• >来自ClinVar的超过127,000项癌症突变发现
• >来自BioGrid的10,800项蛋白质-蛋白质相互作用发现
• >来自IntAct的3900项蛋白质-蛋白质相互作用研究结果
• >1300来自ClinicalTrials.gov的靶标-疾病研究结果
• >来自ClinicalTrials.gov的1300项药物对疾病的研究结果
• >癌症中的体细胞突变目录 (COSMIC) 中的600项基因对癌症的研究结果
• >350项基因本体研究结果
• 人类代谢组数据库 (HMDB) 中的>50项研究结果
• 小鼠基因组数据库 (MGD) 中的>20项发现
• >200种新的可映射化学物质
147221个表达数据集（新增5898个）
本版OmicSoft分析首次包含蛋白质组学数据。CPTAC (https://proteomics.cancer.gov/programs/cptac) 中有127个基于蛋白质的比对数据。这些数据出现在IPA中名为ClinicalProteomicsTumor的新Land中。
• 快速入门菜单增加了 "入门 "选项卡，以帮助新用户更快地掌握IPA的使用方法。
• 快速关系查看器改进，可更快速查看支持通路和网络关系的研究结果。
• 保存了典型途径设置，以便下次打开分析时加载用户的自定义设置。
总体来说，这次更新扩展了IPA的功能和数据集，提供了更多通路、更多基因覆盖和更丰富的数据内容，并进行了用户体验改进，使用户更轻松地使用和探索IPA的功能和数据。
