何为功能富集分析? 功能富集分析是将基因或者蛋白列表分成多个部分,即将一堆基因进行分类,而这里的分类标准往往是按照基因的功能来限定的.换句话说,就是把一个基因列表中,具有相似功能的基因放到一起,并和生物学表型关联起来. 何为GO和KEGG? 为了解决将基因按照功能进行分类的问题,科学家们开发了很多基因功能注释数据库,.这其中比较有名的一个就是Gene Ontology(基因本体论,GO)和Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes(京都基因与基因组百科全书,K

前言 一般我们挑出一堆感兴趣的基因想临时看看它们的功能,需要做个富集分析.虽然公司买了最新版的数据库,如KEGG,但在集群跑下来嫌麻烦.这时网页在线或者本地化工具派上用场了. DAVID DAVID地址 以前我会首选DAVID,原因是方便简单.有人说它数据库更新慢,不准确(据说被science点名批评了),也有人说它运行慢,数据库更新慢是硬伤,但我只是大概看下基因集的功能,总体结果不会差到哪里去.至于运行速度我反而觉得比其他工具更快. 使用方法: 注释结果有很多,挑自己感兴趣的数据库,我一般看G

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4c1f21000100utyx.html GO是Gene Ontology的简称,是生物学家为了衡量基因的功能而而发起的一个项目,从分子功能(molecular function).生物学过程(biological process)和细胞定位(cellular component)三个面对基因功能进行全面定义. 基因本体论,用于蛋白的功能分类! Gene Ontology可分为分子功能(Molecular Function),生物过

  image Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) is a computational method that determines whether an a priori defined set of genes shows statistically significant, concordant differences between two biological states (e.g. phenotypes). 用GSEA做富集分析是非常简单的,结

我们的云平台上的GO富集分析工具,需要输入的文件表格和参数很简单,但很多同学都不明白其中的原理与结果解读,这个帖子就跟大家详细解释~ 一.GO富集介绍:       Gene Ontology(简称GO)是一个国际标准化的基因功能分类体系,提供了一套动态更新的标准词汇表(controlled vocabulary)来全面描述生物体中基因和基因产物的属性.GO总共有三个ontology(本体),分别描述基因的分子功能(molecular function).细胞组分(cellular compon

版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/devcloud/article/details/94549627 GO是Gene Ontology的简称,是基因功能国际标准分类体系.它旨在建立一个适用于各种物种的,对基因和蛋白质功能进行限定和描述的,并能随着研究不断深入而更新的语言词汇标准.GO分为分子功能(Molecular Function).生物过程(Biological Proc

一个矛盾: GWAS得到的SNP做富集分析的话,通常都会有强的偏向性. co-localization of GWAS signals to gene-dense and high linkage disequilibrium (LD) regions, and correlations of gene size, location and function 数据库使用注意: 一次最多只能输入200-300个SNP SNP必须以rs id格式输入,否则基本不识别 SNPsnap: a Web-b

前言 关于clusterProfiler这个R包就不介绍了,网红教授宣传得很成功,功能也比较强大,主要是做GO和KEGG的功能富集及其可视化.简单总结下用法,以后用时可直接找来用. 首先考虑一个问题:clusterProfiler做GO和KEGG富集分析的注释信息来自哪里? GO的注释信息来自Bioconductor,提供了19个物种的org类型的GO注释信息,如下表所示.Bioconductor中更多的注释包可参考http://www.bioconductor.org/packages/rel

Mybatis关联查询和数据库不一致问题分析与解决 本文的前提是,确定sql语句没有问题,确定在数据库中使用sql和项目中结果不一致. 在使用SpringMVC+Mybatis做多表关联时候,发现也不报错,也没有出现任何问题,但是就是和数据库查出的数据不一致,永远返回的只有一条数据,究其原因,在做多表关联查询时候,应该将关联两张表的ID主键在数据库中写出,这样在用BaseResultMap做关联,就可以找到所有的属性.其中所关联的表使用的是<association></associati

1.安装bioconductor及go分析涉及的相关包 source("http://bioconductor.org/biocLite.R") options(BioC_mirror="http://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") biocLite("DO.db", type = "source") biocLite("BiocUpgrade") biocLite('cluster

GO的主要用途之一是对基因组进行富集分析.例如,给定一组在特定条件下上调的基因,富集分析将使用该基因组的注释发现哪些GO术语被过度表示(或未充分表示). 富集分析工具    用户可以直接从GOC网站的主页进行浓缩分析.此服务连接到PANTHER分类系统的分析工具,该分类系统使用GO注释进行最新维护.PANTHER分类系统在Mi H等人,PMID:23868073中有详细说明.支持基因ID的列表可以从PANTHER网站获得. 使用GO富集分析工具 1.粘贴或键入要分析的基因的名称,每行一个或用逗号

http://www.webgestalt.org/ 通路富集分析 参考 http://www.sci666.com.cn/9596.html

http://software.broadinstitute.org/gsea/index.jsp GSEA(Gene Set Enrichment Analysis)是一种生物信息学的计算方法,用于确定是否存在这样一个基因集,能在两个生物学状态中显示出显著的一致性的差异.表达谱数据里的基因数目众多,我们需要对基因进行功能注释,看哪些基因属于同一通路,以及该通路上的上调.下调情况,这就是富集分析了. 例如2019年4月在Cancer cell(PMID 30991027)上发表的一篇文章中有一张

全基因组关联分析除了找到显著的关联位点,我们还可以做基因优化.geneset富集分析.组织富集分析,下面具体讲一讲怎么利用GWAS的summary数据做这个分析. summary数据就是关联分析的结果文件 1 软件安装前请确保需要满足的系统环境 1.1 支持Mac OS X 或者 UNIX, 不支持windows系统 1.2 Java SE 6(或者更高),没有安装Java请自行安装 1.3 需要PIP 怎么确定系统有没有安装PIP呢,输入命令which pip,如果没有路径弹出,说明没有PIP

最近总是有需要单独对某一个类型的通路进行超几何分布的p值计算,这里记录一下python包的计算方法 使用scipy的stat里面的hypergeom.sf方法进行富集分析的p值计算 hsaxxxxx AA and Linoleic metabolism KEGG pathways Pathways KEGG (Homo sapiens (human)) 59 17 3586 141 3.32E-11 ------------ set in set background in background

基因富集分析是分析基因表达信息的一种方法,富集是指将基因按照先验知识,也就是基因组注释信息进行分类. 信号通路是指能将细胞外的分子信号经细胞膜传入细胞内发挥效应的一系列酶促反应通路.这些细胞外的分子信号(称为配体,ligand)包括激素.生长因子.细胞因子.神经递质以及其它小分子化合物等. 富集性分析应用范围非常广,从Disease Ontology, Gene Ontology, KEGG, 到Reactome Pathway等等. Go分析能够缩小查询基因的范围 BINGO :  查询这条通

前言    不管是博客园还是CSDN,看到很多朋友对数据库的理解.认识还是没有突破一个瓶颈 ,而这个瓶颈往往只是一层窗纸,越过了你将看到一个新世界.    04.05年做项目的时候,用SQL Server 2000,核心表(大部分使用频繁的关键功能每 次都要用到)达到了800万数据量,很早以前查过一些相关表,有的达到了3000多万,磁 盘使用的光纤盘,100G空间,每周必须备份转移数据,否则100G空间一周会满掉,这个 系统几年来,目前仍然保持非常良好的性能.还听说过朋友的SQL Server

最近打算写写数据库建模的文章,所以打算分析微软官方提供的SQL Server示例数据库AdventureWorks,看看这个数据库中有哪些值得学习的地方. 首先我们需要下载安装一个SQL Server数据库引擎,然后下载示例数据库,这里笔者用的是SQL2008R2,所以下载的是AdventureWorks2008R2,下载地址: http://msftdbprodsamples.codeplex.com/ 下载数据库后附加到SQL Server中即可看到这个数据库. 这是一个自行车制造和销售公司

本文版权归cxun所有,如有转载请注明出处与本文链接,谢谢!原文地址:http://www.cnblogs.com/cxun/p/4550523.html 之前写了一些关于微信聊天记录的博文之后,不少同仁向我提出有关导出缓存在手机的微信朋友圈数据的疑问,于是本人做了一些简单的分析,总结了一下微信在iOS存储朋友圈数据的数据格式,但仅仅是猜想而已,希望这篇博文对一些想动手做这方面开发的朋友们有所帮助. 首先,要感谢Wu,MH的指导,Wu提出iOS中微信朋友圈缓存的数据库存放在“//User/App

MySQL数据库是目前开源应用最大的关系型数据库,有海量的应用将数据存储在MySQL数据库中.存储数据的安全性和可靠性是生产数据库的关注重点.本文分析了目前采用较多的保障MySQL可用性方案. MySQL Replication MySQL Replication是MySQL官方提供的主从同步方案,用于将一个MySQL实例的数据,同步到另一个实例中.Replication为保证数据安全做了重要的保证,也是现在运用最广的MySQL容灾方案.1128.www.qixoo.qixoo.com/Repl