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

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

发表时间:2019年4月 IF:5.232 一. 概述: 分支杆菌索状因子TDM(trehalose-6,6’-dimycolate)能够与巨噬细胞C-型凝集素受体(CLR)MINCLE结合引起下游通路变化.本文对TDM处理的巨噬细胞磷酸化蛋白质组进行定量分析,发现了依赖于MINCLE的信号通路和MINCLE非依赖的信号通路,两种信号通路具有不同的生物功能. 二. 研究背景:(简要介绍研究进展动态.研究目的和意义) 巨噬细胞对分支杆菌的识别依赖于TLR.CLR以及分支杆菌核酸.TDM是细胞壁主要

期刊:Mol Cell Proteomics 题目:Celastrol protects from cholestatic liver injury though modulation of SIRT1-FXR signaling 通讯作者及单位:Fei Li, State Key Laboratory of Phytochemistry and Plant Resources in West China,Kunming Institute of Botany, Chinese Academy

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

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

上周为了用Qt写一个类似颜色下拉框的东西,查阅了网上的多数相关资料,依然没有我想要的.终于在周四的时候下定决心重写QCombobox类来实现功能,现在把它贴出来,望看到的人,批评指正.废话不多说,先上图: 图片1-1 点击下拉之后,出现的是下拉表格,里面都是button,我用了最简单的setstylesheet直接设置背景,点击颜色按钮之后,我展示的效果是在编辑框位置有颜色label.因为没有创建这些按钮的索引,所以我是直接简单粗暴的用的按钮的cliced()信号,颜色的话我是重写了QPushB

一.一条从细胞表面到细胞核的通路 二.Ras蛋白处于复杂信号级联的中心位置 胞外信号→酪氨酸激酶受体→Shc→Grb→Sos→Ras 三.酪氨酸的磷酸化控制着许多胞内信号蛋白的定位与活动 Src蛋白的同源结构域 SH1:催化 SH2:受体,识别特异的磷酸化多肽 还可以与一个伴侣蛋白相结合(一些酶) 这样使得这些蛋白能够依靠SH2二锚定在一些位点:特异磷酸化酪氨酸的位点 SH2这样可以与伴侣蛋白结合的结构域可以与别的蛋白组合,组合后的蛋白可以识别特异的结构(如磷酸化的酪氨酸残基),从而这些蛋白被募

步骤一:打开链接并选择物种 http://www.genome.jp/kegg-bin/get_htext?hsa00001+3101 步骤二:对文件进行解析 步骤三:统计信息 一级结构(6大类): grep ^A dre00001.keg |les 二级结构(下面三种方法都行,54小类): grep ^B dre00001.keg |awk '$0 != "B" {print}' |les grep ^B dre00001.keg |grep -v 'B$' |les grep ^B

KRAS基因 一个是KRAS1,位于chr6 短臂上,是一个“假基因”,它不能被转录成RNA,故没有功能的 另一个是KRAS2,位于chr12 短臂上..是“真基因”,是能够转录.并且翻译成蛋白的,是有生物学活性的.188个aa,它的分子量是21.6KD. KRAS在细胞生长的信号调控中,起着一个枢钮的作用. 上游的EGFR(ErbB1).HER2(ErbB2).ErbB3.ErbB4等细胞表面受体,在接收到了外界信号之后,会通过RAS蛋白,把信号传递到下游. 而KRAS是RAS蛋白中的重要一员

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

EMC信号完整性落地实测1---走出玄学 无论我们从51单片机,STM32电路,运放,传感器,ADC采集还是可控硅晶闸管等等电源电路跨入到电子工程师的行业,我们通常会长时间处于低频的电子电路设计调试阶段,通常我们处理的是几百Hz或者几K Hz的信号通路.偶尔会有RS232,RS485,IIC,SPI或者CAN总线之类的通讯让我们的PCB经历几百K Hz的信号.这些其实涵盖了大部分的电子应用场景,我们在这个阶段更多的关注电路功能的实现,并没有也不太需要考虑信号完整性或者EMC的问题. 总有一天我们

 人类全基因组测序06 SNP(single nucleotide polymorphism):有了10倍以上的覆盖深度以后,来确认SNP信息,就相当可靠了. 一个普通黄种人的基因组,与hg19这个参考基因组序列相比,会有350万个左右的SNP.又有大概2万个是落在外显子上的,而非同义的SNP有大概9千个. 所谓非同义的SNP,就是这些SNP是会引起蛋白质的序列变化的. indel:(insertion & deletion)是指小于50个bp以内的微小的插入.和缺失突变.一个普通黄种人的基因组

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

如果你获得了一个肿瘤差异表达基因,想研究其是否可作为某种肿瘤的潜在标志物和靶点,又怕做实验会得到阴性结果,浪费时间和金钱,这时候你就应该想到Oncomine数据库了(www.oncomine.org). Oncomine整合了GEO.TCGA和已发表的文献等来源的RNA和DNA-seq数据,只要你用非营利机构邮箱注册了就可以免费使用了.下面就以ERBB2基因为例跟着小诺一步一步搞定Oncomine吧. 第一步:ERBB2在肿瘤中的表达 在搜索框中输入ERBB2并设定P值.差异表达倍数和差异的排序

转载自:http://blog.sciencenet.cn/blog-1509670-1000479.html 随着芯片和高通量测序技术的广泛应用,在肿瘤研究领域积累了越来越多的基因组学数据,特别是像The Cancer Genome Atlas(TCGA).International Cancer Genome Consortium(ICGC)等大型肿瘤基因组测序计划的启动和完成,积累了大量的基因组学数据,这些数据至今为止已经占据了NCBI等公共数据库的半壁江山,同时也产生了各种各样的数据库以

文献名:Label-Free Proteomic Analysis of Exosomes Secreted from THP-1- Derived Macrophages Treated with IFN‑α Identifies Antiviral Proteins Enriched in Exosomes 期刊名:Journalof Proteome Research 发表时间:December 14, 2018 DOI: 10.1021/acs.jproteome.8b00514 单位:

大家好,本周分享的是发表在Molecular & Cellular Proteomics 上的一篇关于人胃肠道间质瘤亚群蛋白质组图谱的文章,题目是Proteomic maps of human gastrointestinal stromal tumor subgroups,通讯作者是四川大学生物治疗国家重点实验室的戴伦治. 胃肠道间质瘤(Gastrointestinal stromal tumor, GIST)是一种起源于胃肠道间叶组织的肿瘤,也是最为常见的胃肠道肉瘤(Gastrointest

本文首发于公众号“生信补给站”,https://mp.weixin.qq.com/s/WG4JHs9RSm5IEJiiGEzDkg 之前介绍了使用maftools | 从头开始绘制发表级oncoplot(瀑布图) R-maftools包绘制组学突变结果(MAF)的oncoplot或者叫“瀑布图”,以及一些细节的更改和注释. 本文继续介绍maftools对于MAF文件的其他应用,为更易理解和重现,本次使用TCGA下载的LIHC数据. 一 数据部分 setwd("C:\\Users\\Maojie\

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