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

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

前言 本文主要演示GEO数据库的一些工具,使用的数据是2015年在Nature Communications上发表的文章Regulation of autophagy and the ubiquitin-proteasome system by the FoxO transcriptional network during muscle atrophy.[pubmed:25858807] 作者通过将FoxO1-3-4-floxed小鼠(FoxO1,3,4 f / f)与表达Cre重组酶的转基因系

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

IPA FAQ: http://ingenuity.force.com/ipa/IPATutorials# ####有各种相关教程和帮助文件. IPA 分析结果展示: http://www.lucidusbio.com/pro/showproduct.php?lang=cn&id=32 IPA从头手动绘制通路图  http://www.lucidusbio.com/online/showimg.php?lang=cn&id=69 IPA主页: http://www.lucidusbio.c

1.https://www.kegg.jp/kegg/tool/map_pathway2.html 2.如下图,筛选出基因所在的通路,并标上不同的颜色. 3.结果页面如下,有些基因会找不到对应的通路,如下图红字,找到通路的会列在下方,点击可以查看对应通路.

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

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

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

期刊名:MCP 发表时间:(2020年4月) IF:4.828 单位:Skaggs School of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences, University of California San Diego 物种:人 技术:LC-MS/MS Tandem Mass Spectrometry; label free quantitation 一. 概述:(用精炼的语言描述文章的整体思路及结果) 本研究以人iPSC神经元合成的外泌体为实验材料,进行LC-MS

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

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

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

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

文献名:Proteomic analysis of Rhizobium favelukesii LPU83 in response to acid stress.(酸胁迫下根瘤菌LPU83(Rhizobium favelukesii)的蛋白质组学分析) 期刊名:Journal of Proteome Research 发表时间: 2019年10月 IF:3.78 单位:国立拉普拉塔大学,阿根廷 物种:根瘤菌LPU83(Rhizobium favelukesii) 技术:非标定量蛋白质组学(Lab

1. 数据库hang的几种可能性 oracle 死锁 或者系统负载非常高比如cpu使用或其他一些锁等待很高都可能导致系统hang住,比如大量的DX锁. 通常来说,我们所指的系统hang住,是指应用无响应,普通的sqlplus几乎无法操作等等. 2. 如何进行hang分析?hang分析有哪些level?如何选择level? hanganalyze有如下几种level: 10     Dump all processes (IGN state)5      Level 4 + Dump all pr

网上流传较广的50道SQL训练,奋斗了不知道多久终于写完了.前18道题的难度依次递增,从19题开始的后半部分算是循环练习和额外function的附加练习,难度恢复到普通状态.第9题非常难,我反正没有写出来,如果有写出来了的朋友还请赐教.这50道里面自认为应该没有太多错误,而且尽可能使用了最简单或是最直接的查询,有多种不相上下解法的题目我也都列出了,但也欢迎一起学习的朋友进行讨论和解法优化啊~ 数据表介绍 --1.学生表Student(SId,Sname,Sage,Ssex)--SId 学生编号,

基因组表达分析:如何选择RNA-seq vs. 芯片 发布日期:2017-03-29 10:00 DNA 芯片(上图左侧)由附着在表面的核酸探针组成.首先,从样品中提取 RNA 并转化为互补 DNA(cDNA),用荧光标签(1)进行标记. 接下来标记的 cDNA 片段与芯片(2)上的核酸杂交. 扫描芯片检测每个斑点的荧光水平,从而得到基因表达水平(3). 在 RNA-seq 中,RNA 也从样品中提取并转化为 cDNA,以备用于测序(A). 接下来对 cDNA 文库进行测序(B),将所得读数与基

RNA-Seq differential expression analysis: An extended review and a software tool   RNA-Seq差异表达分析: 扩展评论和软件工具 正确鉴定特定条件之间的差异表达基因(DEG)是理解表型变异的关键.高通量转录组测序(RNA-Seq)已成为这些研究的主要选择. 因此,用于RNA-Seq数据的差异表达分析的方法和软件的数量也迅速增加. 但是,对于最合适的管道还是没有达成共识用于从RNA-Seq数据鉴定差异表达基因的方

言: 之前简单介绍过 MySQL 常用的存储引擎,今天对两个主流的存储简单分析下差异,书上没有参考的笔试题解答注解: 差异: MyISAM 只支持表锁,不支持事务,表损坏率较高.较老的存储引擎.        它分为2种类型的文件:以 MYD 作为后缀名的数据文件和以 MYI 作为后缀名的索引文件.        MyISAM 读写并发不如 InnoDB,适用于INSERT较多的场景,且支持直接复制文件,用以备份数据,        是 MySQL 公司开发的,物理文件主要有数据文件,日志文件和