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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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 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…

输入数据格式 pathway = read.table("kegg.result",header=T,sep="\t") pp = ggplot(pathway,aes(richFactor,Pathway)) #Pathwy是ID,richFactor是富集的基因数目除以背景的基因数目 # 改变点的大小 pp + geom_point(aes(size=R0vsR3)) # 以基因的数目表示点大小 pbubble = pp + geom_point(aes(siz…

这个包依赖极有可能是这个:https://www.kegg.jp/kegg/docs/keggapi.html ,如果可以看懂会很好理解 由于KEGG数据库分享数据的策略改变,因此KEGG.db包不在能用,推荐KEGGREST包 But a number of years ago,KEGG changed their policy about sharing their data and so the KEGG.db package is no longer allowed to be curr…

target_gene_id <- unique(read.delim("miRNA-gene interactions.txt")$EntrezID) # BiocInstaller::biocLite("clusterProfiler") # BiocInstaller::biocLite("org.Hs.eg.db") display_number = c(, , ) ## GO enrichment with clusterProf…

data.tsv > pathway = read.table("data.tsv",header = T, sep="\t") > library(ggplot2) > p = ggplot(pathway,aes(Pvalue,Pathway)) > p=p + geom_point() > p=p + geom_point(aes(size=Count)) > pbubble = p+ geom_point(aes(size…

RNA-seq是利器,大部分做实验的老板手下都有大量转录组数据,所以RNA-seq的分析需求应该是很大的(大部分的生信从业人员应该都差不多要沾边吧). 普通的转录组套路并不多,差异表达基因.富集分析.WGCNA network以及一些没卵用的花式分析.DEG分析是基础,up and down,做个富集,了解一下处理后到底是什么通路被改变了:WGCNA主要就是根据相关性来找出一些co-express的gene module. 单细胞的转录组的玩法就比较多了,可以理解为超多样本的普通转录组,普通转录…

非原创 参考资料: 一文掌握GO和pathway分析 - 生物信息学讨论版 -丁香园论坛http://www.dxy.cn/bbs/thread/34904124#34904124 GO富集 GO是Gene ontology的缩写,GO数据库分别从功能.参与的生物途径及细胞中的定位对基因产物进行了标准化描述,即对基因产物进行简单注释,通过GO富集分析可以粗略了解差异基因富集在哪些生物学功能.途径或者细胞定位. Pathway Pathway指代谢通路,对差异基因进行pathway分析,可以了解实…

Differential expression analysis for paired RNA-seq data 抽象背景:RNA-Seq技术通过产生序列读数并在不同生物条件下计数其频率来测量转录本丰度. 为了鉴定两种条件之间差异表达的基因,重要的是要考虑实验设计以及数据的分布特性. 在许多RNA-Seq研究中,表达数据以多对获得,例如来自相同个体的治疗前和治疗后样品.我们寻求将配对结构纳入分析. 结果:我们提出了一个用于RNA-Seq数据的贝叶斯分层混合模型,以分别考虑变异性来自配对数据结构的…

题目:Quantitative Proteomics of Th-MYCN Transgenic Mice Reveals Aurora Kinase Inhibitor Altered Metabolic Pathways and Enhanced ACADM To Suppress Neuroblastoma Progression 期刊:Journal of Proteome Research 发表时间:September 27, 2019 DOI:10.1021/acs.jproteom…

数据预处理(DNA genotyping.Quality control.Imputation) QC的工作可以做PLINK上完成Imputation的工作用IMPUTE2完成 2. 表型数据统计分析 逻辑回归(表型数据为二元) 线性回归(表型数据为连续性变量) 表型数据正态分析(如果不是正态分布,需转换处理为正态分布) 表型数据均值.中值.最大值.最小值 影响因子对表型的影响分析 3.画曼哈顿图(GWAS)和QQ plot图 (一).准备plink文件 (1).准备PED文件 PED文件有六列…

STRING database的挖掘 这个数据库绝对是做实验人的宝藏,里面包含了各种蛋白互作关系,不用做实验就有一大堆证据. IPA了解一下,收费的高端分析软件,大部分就是整合的这个数据库,很多大佬喜欢用IPA来找明星基因,再来讲故事,实例请看之前解读的CSC paper. 首先了解一下STRING里面有哪些文件可以下载: https://string-db.org/cgi/download.pl?sessionId=yMNmD7s36wS8 选你的物种,减少文件大小,常用的就是互作数据: 一般…

  Gene Ontology(GO)是基因功能国际标准分类体系.GO富集分析是对差异基因等按GO分类,并对分类结果进行基于离散分布的显著性分析.错判率分析.富集度分析,得到与实验目的有显著联系的.低误判率的.靶向性的基因功能分类,该分类即导致样本性状差异的最重要的功能差别.在芯片的数据分析中,研究者可以找出哪些变化基因属于一个共同的GO功能分支,并用统计学方法检定结果是否具有统计学意义,从而得出变化基因主要参与了哪些生物功能. 1.      对mRNA进行显著性功能富集分析,得到具有显著性.…

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…

本文转载自http://www.omicshare.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=146&extra=page%3D1%26filter%3Dtypeid%26typeid%3D18 library(ggplot2)pathway = read.table("F:/R练习/R测试数据/R0-vs-R3.path.richFactor.head20.tsv",header=T,sep="\t")pp =…

转载:http://www.bio-info-trainee.com/1327.html 收集了那么多的癌症细胞系的表达数据,拷贝数变异数据,突变数据,总不能放着让它发霉吧! 这些数据可以利用的地方非常多,但是在谷歌里面搜索引用了它的文章却不多,我挑了其中几个,解读了一下别人是如何利用这个数据的,当然,主要是用那个mRNA的表达数据咯! 第一篇:http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0111146 这篇文…

GO富集分析对老师们来说想必都不陌生,几乎在任何项目中都会出现.今天就给大家介绍一款简单易学又好用的富集分析小软件---BiNGO.它是Cytoscape软件中很出色的一个插件.它提供的结果中除了文本格式的富集分析结果外,还会将结果以网络图的形式展现,非常美观. 第一, 安装BiNGO插件. 打开Cytoscape软件,点击选项栏“Apps”-“AppManager”,选择“BinGO”,点击“Install”,就可以下载了.可能会稍微有一点慢,请耐心等待一下. 下载完成后,在“Apps”的下拉…