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

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

搞科研,尤其是生命科学,经常会觉得自己做的东西是坨屎,没有任何意义. 在硕博的时候这种感觉会非常强烈,一个是自己思考能力不足:二是你的项目不是你设计的,不懂个中缘由,只执行的话就会很无聊,找不到意义感. 为什么我们的研究问题必须有意义? 实际上所有的研究问题都是有意义的,单调地重复别人的研究.在混乱中什么都说不清才是没有意义. 应该说我们该如何把我们的研究问题梳理清楚,并把它讲得有意义. 意义是由社会来定义的,你的研究能为人所用.给别人带来启发就是有意义的. 如果决定要在科研路上走远,那么学会选

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

前一段时间,我们机房中一台Linux服务器运行缓慢,系统服务出现间歇性停止响应,让我过去处理一下这一问题,登录到服务器之后,发现此服务器的物理内存是16G,而最初装机的时候,系统管理人员却只分配了4G的虚拟内存.查看内存的使用状况,物理内存并没有完全耗尽,但虚拟内存已经耗尽,整个系统CPU负载和磁盘IO都非常高.        知道了问题所在是由于交换分区不足导致,那么解决方法就是:将虚拟内存通过虚拟文件的方式增加到16G,系统运行状况明显好转.其实虚拟内存并不是等到物理内存用尽了才使用的,是否

说明: 1.这个话题在每个Linux发行版中都各不相同,且在当下内存硬盘的时代下,再组个磁盘阵列之后速度相当. 2.我觉得硬盘大的情况下,有多大搞多大,我只要控制内存的使用率在99%时才使用swap,且如果是阵列后的内存硬盘,那基本性能不会差到哪里去. 3.还有一种情况,比如数据库服务器(MySQL)这些,与一些应用服务器,还有当单纯的缓存服务器(Redis)这些配置swap都不一样,比如数据库服务器和缓存服务器这些就不建议使用swap分区,比如要绝对100%使用内存,并且内存在256G以上.而

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

灵敏度高 == 假阴性率低,即漏检率低,即有病人却没有发现出来的概率低. 用于判断:有一部分人患有一种疾病,某种检验方法可以在人群中检出多少个病人来. 特异性高 == 假阳性率低,即错把健康判定为病人的概率低. 用于:被某种试验判定为患病的人中,又有多少是真的患了这种病的. 好的检测方法:有高的灵敏度(低的假阴性率).同时又有高的特异性(低的假阳性率). ROC 曲线: 横轴:100 — 特异性..即100减去特异性,特异性高,100减去特异性就低,故越小越好. 纵轴:灵敏度值. ROC分析图的

RNA -seq RNA-seq目的.用处::可以帮助我们了解,各种比较条件下,所有基因的表达情况的差异. 比如:正常组织和肿瘤组织的之间的差异:检测药物治疗前后,基因表达的差异:检测发育过程中,不同的发育阶段,不同的组织之间的基因表达差异 等 在所有检测的差异类型中,最常用的一种检测就是:检测所有mRNA的表达量的差异. 还可以检测 RNA 的结构上的差异.例如:mRNA的剪接方式的差异,即“可变剪接”:还可以检测“融合基因”,同时还可以检测基因单点突变导致的SNP. 测序方法.步骤:人的细胞

 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

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

先看HashMap的定义: public class HashMap<K,V>extends AbstractMap<K,V>implements Map<K,V>, Cloneable, Serializable HashMap是AbstractMap的子类,实现了Map接口. HashMap() Constructs an empty HashMap with the default initial capacity (16) and the default loa

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

大数据之行,始于足下:谈谈语料库知多少 作者:白宁超 2016年7月20日13:47:51 摘要:大数据发展的基石就是数据量的指数增加,无论是数据挖掘.文本处理.自然语言处理还是机器模型的构建,大多都是基于一定量的数据,数据规模达到一定程度,采用基于规则方法或者概率统计学的方法进行模型构建,感兴趣知识的获取才更有意义.那么,是不是数据足够大就是大数据了?是不是数据足够多就构成语料库了?往往一个模型好坏跟训练数据或者检验数据的语料库息息相关.本文笔者带你走进语料库的世界,在随后模型构建过程避免一些

这两天在看HashMap的时候,被负载因子float loadFactor搞得很晕,经过一天的研究,最后理出了自己的一点个人见解. 在HashMap的底层存在着一个名字为table的Entry数组,在实例化HashMap的时候,会输入两个参数,一个是 int initCapacity(初始化数组大小,默认值是16),一个是float loadFactor(负载因子,默认值是0.75),首先会根据initCapacity计算出一个大于或者等于initCapacity且为2的幂的值capacity,

一.引言 1px 究竟是多大?这应该是一道很不错的面试题.且看: 1.iphone6s 的分辨率是1920px * 1080px 2.iphone6s 全屏截图文件的尺寸是1242px * 2208px 3.iphone6s 的宽度是414px 4.iphone6s 不加 viewport 的情况下,window.innerWidth = 980px 5.iphone6s 加 viewport 且 scale 都为1的情况下,window.innerWidth = 414px 6.iphone6

无生物学重复RNA-seq分析 CORNAS: coverage-dependent RNA-Seq analysis of gene expression data without biological replicates BMC Bioinformatics 的一篇文章中提出了一种新的差异基因分析方法. 这篇文章提出了CORNAS(COverage-dependent RNA-Seq) 方法,利用贝叶斯方法来推断真实基因表达数的  后验分布. 其创新型之一该方法包括了由RNA样品浓度决定的

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

本篇文章基于JDK1.8,特在此说明 1):负载因子的作用 负载因子是和扩容机制有关的,意思是如果当前容器的容量,达到了我们设定的最大值,就要开始执行扩容操作.举个例子来解释,避免小白听不懂: 比如说当前的容器容量是16,负载因子是0.,*,也就是说,当容量达到了12的时候就会进行扩容操作. 扩容的机制是当前容量大小的 2倍 他的作用很简单,相当于是一个扩容机制的阈值.当超过了这个阈值,就会触发扩容机制.HashMap源码已经为我们默认指定了负载因子是0.75. 我截取了部分源码,从这里可以看出

Java在处理大数据的时候一些小技巧 发布时间:2013-05-09 00:00:00 来源:中国IT实验室 作者:佚名   关键字:Java 众所周知,java在处理数据量比较大的时候,加载到内存必然会导致内存溢出,而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据,在做数据处理中,我们常见的手段是分解,压缩,并行,临时文件等方法; 例如,我们要将数据库(不论是什么数据库)的数据导出到一个文件,一般是Excel或文本格式的CSV;对于Excel来讲,对于POI和JXL的接口,你很多时候没有办法去控制内