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

illumina SBS测序详解 2018年01月02日 09:33:56 sixu_9days 阅读数:9789 标签: 生物信息学二代测序 更多 个人分类: 测序原理   最近回头重新看了illlumina paired end sequence的测序原理视频,发现了以前没有注意的一些问题,而这些问题也是大家平时容易搞错的,因此花了几天时间将illumina 的paired end sequence 从构建文库到上机测序的整个过程以及原理较为详细的写了出来. 基础知识:illumina测序的

A survey of best practices for RNA-seq data analysis RNA-seq数据分析指南 内容 前言 各位同学/老师,大家好,现在由我给大家讲讲我的文献阅读报告! A survey of best practices for RNA-seq data analysis ,我把它叫做RNA-seq数据分析指南.这篇文章是由佛罗里达大学等单位的研究人员在1月26日发表在Genome Biology上的,该期刊的影响因子有10.8分.这是这篇文章的通讯作者,

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

转自公众号Eric生信小班.学习群体遗传套路 中科院昆明动物园吴东东研究团队联合国外研究团队2019年在Genome Biology发表题为Whole genomes and transcriptomes reveal adaptation and domestication of pistachio的研究论文,利用全基因组和转录组数据,系统研究了开心果在驯化与环境适应上的遗传机制,研究内容和方法采用群体基因组学的常规分析,包括基因组de novo.转录组.群体进化.选择位点分析,可作为群体基因

1.安装,加载所用到到R包 用BiocManager安装,可同时加载依赖包 source("https://bioconductor.org/biocLite.R") BiocManager::install("clusterProfiler") library(clusterProfiler) ##富集分析library(topGO) ###画GO图library(AnnotationHub) ##获取数据库library(BiocFileCache) ##依赖包

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: 独占鳌头的Illumina仪器(二代测序篇) HiSeq2000测序原理.流程与仪器 NGS文库制备的方法比较[心得点评] 各种测序文库构建方式 样本:就是待测的DNA.RNA或蛋白序列,样本来源单一的就是单样本,样本来源于多处就是多样本,一般我们测序用的样本都是单样本,但有时候有特殊需求,我们会把一些样本混合在一起测序,也就是多样本测序. 文库:二代三代读长都是有限的,为此我们必须将全长的序列打断成小片段的文库才能进行测序.总的来说,在NGS分析之前,制备RNA或DNA的主要步骤包括: