手把手教你看KEGG通路图! 亲爱的小伙伴们,是不是正关注代谢通路研究?或者你正面对数据,绞尽脑汁?小编当然不能让亲们这么辛苦,今天就跟大家分享KEGG代谢通路图的正确解读方法,还在迷糊中的小伙伴赶紧mark起来吧~ 怎么看KEGG中代谢通路图? KEGG,Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,京都基因和基因组百科全书,是系统分析基因功能,联系基因组信息和功能信息的知识库.其中包含有大量的通路图,如下图所示:   1.代谢通路中各种符号标识: 代谢通路图

一直都搞不清楚这两者的具体区别. 其实初学者搞不清楚很正常,因为它们的本质是相通的,都是对基因进行归类注释的数据库. 建议初学者自己使用一下这两个数据库,应该很快就能明白其中的区别. (抱歉之前没讲清楚,甚至有可能误导大家了) 以下以一个案例来详细说明两者的区别: 推荐一个没有任何基础的人都能使用的gene set注释工具 http://www.webgestalt.org/option.php GCLC TFPI HSPB6 TSPOAP1 ITGA2B OSBPL7 BAIAP2L1 NOS

目录 KEGG本地库文件 按物种拆分KEGG数据库 1.获得物种分类信息 2.获得物种分类的序列信息并建库 3.获得物种分类的K-ko对应文件 根据相似性原理,序列相似,功能相似,所有功能注释无非是用比对工具将输入序列比对到数据库序列,再将输入ID对应数据库ID,进一步对应到功能条目的关系. 数据库要么建到本地,要么联网调用API,一般的软件或包做注释都是通过联网来获得,或者调用依赖的一些专门注释的包(文件较大).工业生产中,一般需要构建本地数据库. 如果不对原始数据库按物种或其他分类来进行拆分

1.https://www.kegg.jp/kegg/tool/map_pathway2.html 2.如下图,筛选出基因所在的通路,并标上不同的颜色. 3.结果页面如下,有些基因会找不到对应的通路,如下图红字,找到通路的会列在下方,点击可以查看对应通路.

转载:http://www.omicshare.com/forum/thread-107-1-3219.html (出处: OmicShare Forum) 不管是RNA-seq的分析数据,还是蛋白组的分析数据,都有一个数据库我们会经常遇到,那就是KEGG pathway.KEGG pathway中有着大量的通路图,以PI3K-Akt signaling pathway(ko04151)为例,里面包含了大量的蛋白等化合物,以及它们之间相互作用的关系,那么我们如何快速的读懂这些通路包含的信息,且看

KEGG数据库的使用方法与介绍 KEGG的数据 KEGG中的pathway是根据相关知识手绘的,这里的手绘的意思可能是指人工以特定的语言格式来确定通路各组件的联系:基因组信息主要是从NCBI等数据库中得到的,除了有完整的基因序列外,还有没完成的草图:另外 KEGG中有一个“专有名词”KO(KEGG Orthology),它是蛋白质(酶)的一个分类体系,序列高度相似,并且在同一条通路上有相似功能的蛋白质被归为一组,然后打上KO(或K)标签.下面就首先来讲一下KEGG orthology. 任找一个

参考:KEGG数据库中文教程 - 博奥  &[学习笔记]KEGG数据库 - 微信 学习一个技能最主要的事情你必须知道,那就是能通过它来做什么? KEGG数据库里面有什么? 如何查询某一特定的代谢途径(pathway)的信息,例如Glycolysis / Gluconeogenesis? 如何查询某一化合物的信息,例如Pyruvate? 如何查询Pyruvate涉及了哪些生化反应? 如何查询某一基因的信息,例如gltA ? 如何知道Bacillus subtilis是否有gltA? 如何查询 gl

使用KOBAS进行KEGG pathway和Gene Ontology分析 Article from Blog of Alfred-Feng http://blog.sina.com.cn/u/1706691033 现在使用在线的通路注释,一般使用DAVID.KOBAS等工具.不同的工具可能需要输入不同的基因名或基因编号.下面举例操作一遍. 1 在gprofiler网站进行基因ID转换. 进入网址“http://biit.cs.ut.ee/gprofiler/gconvert.cgi”,选择g:

随着人类基因组计划(Human Genome Project)即全部核苷酸测序的即将完成,人类基因组研究的重心逐渐进入后基因组时代(Postgenome Era),向基因的功能及基因的多样性倾斜.通过对个体在不同生长发育阶段或不同生理状态下大量基因表达的平行分析,研究相应基因在生物体内的功能,阐明不同层次多基因协同作用的机理,进而在人类重大疾病如癌症.心血管疾病的发病机理.诊断治疗.药物开发等方面的研究发挥巨大的作用.它将大大推动人类结构基因组及功能基因组的各项基因组研究计划.生物信息学在基因组

但凡是做过基因表达数据分析的(芯片.RNA-seq,scRNA-seq),肯定是跑过基因集功能注释和通路富集的,因为它是研究未知基因集的利器. 但跑过之后老板肯定会给反馈,通常得到的注释都是没有太多意义的,偶尔能随缘得到一些满意的注释,所以常见的注释数据库是有显而易见的缺点的. 而往往我们是在验证时才使用注释,这种拿不准确数据来验证新的数据的方法确实值得思考. 那么GO和KEGG常见注释库到底有些什么缺点呢? 那就不得不去了解GO.KEGG是怎么来的 The Gene Ontology Cons

转载自https://mp.weixin.qq.com/s/pqbMXMkuqEXbLf31PTxGZQ KEGG简介 KEGG 数据库于 1995 年由 Kanehisa Laboratories 推出 0.1 版,目前发展为一个综合性数据库,其中最核心的为 KEGG PATHWAY 和 KEGG ORTHOLOGY 数据库.在 KEGG ORTHOLOGY 数据库中,将行使相同功能的基因聚在一起,称为 Ortholog Groups (KO entries),每个 KO 包含多个基因信息,并

转载于 Original 2017-06-20 liuhui 生信百科 KEGG 数据库中,把功能相似的蛋白质归为同一组,然后标上 KO 号.通过相似性比对,可以为未知功能的蛋白序列注释上 KO 号.通过KEGG数据库的注释极大的方便我们进行生物学通路的研究,可以直接查看物种某条生物学通路上基因的存在情况. 最简单的方法是看公司给的KEGG注释或者直接下载本物种每个基因的注释结果(比如,植物Phytozome:动植物Ensemble),然后对应到自己的差异基因集里面. 当然如果自己的物种没有KE

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

clusterProfiler没有显性的接口,但是可以直接扣取clusterProfiler里的函数. 核心函数就是get_GO_data GO_DATA <- get_GO_data("org.Hs.eg.db", "BP", "SYMBOL") 可以看到输入的是GO数据库,选定类别,基因名字类型,输出的就是整个数据库. 但是想调用这个函数没那么简单,得导入一系列的基础函数. 一个常见的任务就是获取GO数据库里所有的cell cycle相

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 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

前言 pathview是一个通路可视化友好的R包,最主要的是它支持多组学数据映射(基因/蛋白-代谢).自己用过它的R包,后来发现有网页版的,果断介绍给学员.因为不常用,记录要点,以后温习备用. 目前web版本和R包访问和应用次数如下,显然R群体用户占主导.Web界面是在PHP上使用Laravel Framework和R构建的.地址:https://pathview.uncc.edu/ 使用时可以游客快速访问,不过注册的话会保留一段时间分析的结果. 工具使用的帮助文档详见:https://path

原题:http://acm.fzu.edu.cn/problem.php?pid=2112 首先是,票上没有提到的点是不需要去的. 然后我们先考虑这个图有几个连通分量,我们可以用一个并查集来维护,假设有n个连通分量,我们就需要n-1条边把他们连起来. 最后对于每个联通分量来说,我们要使它能一次走完,就是要求他是否满足欧拉通路,也就是这个联通分量中至多有2个度为奇数的点,每多出2个度为奇数的点,就多需要一条边(因为单个连通分量的所有点的度数之和为偶数,所以不可能存在奇数个奇数度数的点). #inc

题意:给n个字符串(3<=n<=1000),当字符串str[i]的尾字符与str[j]的首字符一样时,可用dot连接.判断用所有字符串一次且仅一次,连接成一串.若可以,输出答案的最小字典序(dot是最小字典序的,比‘a'小). 显然就是以26个字母为结点,n个字符串为边,求解有向图的欧拉通路. 不过这里要注意,26个字母不一定都用上. 先判断有向图的欧拉通路的条件是否成立: 1.有一个结点入度等于出度+1且有一个结点出度等于入度+1且其他结点入度等于出度.(或所有结点入度等于出度) 2.有向图

输入n(1<=n<=6),输出长度为10^n + n -1 的字符串答案. 其中,字符串以每n个为一组,使得所有组都互不相同,且输出的字符串要求字典序最小. 显然a[01...(n-1)]和a[12...n]为相邻组,可以看做有一条边从结点a[01...(n-1)]到结点a[12...n]. 题目转化成求欧拉通路.如果以每组的值为结点,则有10^6个结点,10^7条边.会MLE.(此时其实是哈密顿通路?) 这里以每组的值为边的边权,而边的2个结点分别是前n-1位数和后n-1位数.这样点是10^