Gene Ontology (GO) 注释  Posted on 2017-06-11 |  In 生信 相似的基因在不同物种中,其功能往往保守的.显然,需要一个统一的术语用于描述这些跨物种的同源基因及其基因产物的功能,否则,不同的实验室对相同的基因的功能的描述不同,将极大限制学术的交流.而 Gene Ontology (GO) 项目正是为了能够使对各种数据库中基因获基因产物功能描述相一致的努力结果. 所谓的 GO,是生物学功能注释的一个标准词汇表术语(GO term),将基因的功能分为三部分:

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:

gene ontology为了查找某个研究领域的相关信息,生物学家往往要花费大量的时间,更糟糕的是,不同的生物学数据库可能会使用不同的术语,好比是一些方言一样,这让信息查找更加麻烦,尤其是使得机器查找无章可循.Gene Ontology就是为了解决这种问题而发起的一个项目.    Gene Ontology中最基本的概念是term.GO里面的每一个entry都有一个唯一的数字标记,形如GO:nnnnnnn,还有一个term名,比如"cell", "fibroblast gro

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

1.GO资源简介 由于生物系统的惊人复杂性和需要分析的数据集的不断增加,生物医学研究越来越依赖于以可计算的形式存储的知识.基因本体论(GO)项目为基因功能和基因产物的可计算知识提供了目前最全面的资源.GO知识库由两个主要部分组成: 基因本体论Gene Ontology (GO),提供了生物功能(“术语”)及其相互关系的逻辑结构,表现为有向无环图. GO注释(GO annotations)的语料库,将特定的基因产物(蛋白质.非编码RNA或大分子复合物,为简单起见,我们通常将其称为“基因”)与特定的

#===============================      版本1  ===============================================InterProScan的三种使用方法Interproscan,通过蛋白质结构域和功能位点数据库预测蛋白质功能.是EBI开发的一个集成了蛋白质家族.结构域和功能位点的非冗余数据库.Interproscan整合了一些使用最普及的一些数据库,并应用于功能未知的蛋白进行Interpro注释和GO注释.以下介绍3中interp

文章转载于 Original 2017-06-12 liuhui 生信百科 相似的基因在不同物种中,其功能往往保守的.显然,需要一个统一的术语用于描述这些跨物种的同源基因及其基因产物的功能,否则,不同的实验室对相同的基因的功能的描述不同,将极大限制学术的交流.而 Gene Ontology (GO) 项目正是为了能够使对各种数据库中基因获基因产物功能描述相一致的努力结果. 所谓的 GO,是生物学功能注释的一个标准词汇表术语(GO term),将基因的功能分为三部分: 基因执行的分子功能(Mole

第一步:下载Annovar 上Annovar官网下载(http://annovar.openbioinformatics.org/en/latest/user-guide/download/),现在要邮件注册后才能下载.邮件注册后会给你最新版软件下载地址, 下载后文件为annovar.latest.tar.gz. 第二步:安装Annovar linux系统下用该命令解压 tar zxvf annovar.latest.tar.gz 解压后生成annovar文件夹,里面有6个perl脚本程序和两个

Overview The following page documents the relations used in the filtered GO ontology. For information on how relations are represented in OBO format, see the OBO File Format Guide.   Understanding relations in GO The ontologies of GO are structured a

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

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

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

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

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

GO数据库的信息是非常庞大的,为了有效的检索和浏览GO数据库的信息,官方提供了AmiGO, 可以方便的浏览,查询和下载对应信息,官网如下 http://amigo.geneontology.org/amigo/landing Broswer功能,采用树状结构,提供了GO的层级分类信息,示意图如下 鼠标单击某个对应的分类,会弹出如下对话框 点击Term的链接,可以查看该层级下,所有的Gene Ontology 信息,而且可以下载,示意图如下 通过树状浏览器,可以方便的根据功能对GO数据库进行筛选.

interpro 通过整合多个蛋白相关的数据库,提供了一个方便的对蛋白序列进行功能注释的平台,功能注释的内容包括蛋白质家族预测,domain 和 结合位点预测 interoro 在整合多个数据库的同时,去掉了冗余,提供了一个统一的接口,用来对序列进行功能注释:而且还提供了interproscan 这样的命令行工具,可以方便的对 大规模的蛋白序列进行注释,目前, UniprotKB 和 Gene Ontology 就是使用 interproscan 对蛋白序列进行注释的. interpro 数据库

1)简介 edgeR作用对象是count文件,rows 代表基因,行代表文库,count代表的是比对到每个基因的reads数目.它主要关注的是差异表达分析,而不是定量基因表达水平. edgeR works on a table of integer read counts, with rows corresponding to genes and columns to independent libraries. The counts represent the total number of

相似的基因在不同物种中,其功能往往保守的.显然,需要一个统一的术语用于描述这些跨物种的同源基因及其基因产物的功能,否则,不同的实验室对相同的基因的功能的描述不同,将极大限制学术的交流.而 Gene Ontology (GO) 项目正是为了能够使对各种数据库中基因获基因产物功能描述相一致的努力结果.一般情况下,在各种组学中,做完差异表达之后,会看这些差异表达基因参与的功能,一般我们会做一个GO注释和富集.这里我们先来了解一下GO.db这个包.因为该包是许多其他包的基础依赖包.对于了解GO有很大的帮

论文标题:Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data 标题翻译:多元关系数据翻译嵌入建模 摘要: 考虑多元关系数据的实体和关系在低维向量空间的嵌入问题.我们的目标是提出一个权威模型,该模型比较容易训练,包含一组简化了的参数,并且能够扩展到非常大的数据库.因此,我们提出了TransE,一个将关系作为低维空间实体嵌入的翻译的方法.尽管它很简单,但是这种假设被证明是强大的,因为大量的实验表明在两个知识库连接预测方面,TransE明

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