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

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

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.

pathway 的ID 是5个数字的组合,在pathway 数据库中,有几类通路图非常特殊: 1) 第一类, 以 011 开头的通路 共有 01100, 01120, 01130  三张通路图,从外观上看,就和我们常见的通路不一样 这三张其实是总的通路图,里面的每一条线代表的是1个KO

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: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

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

目录 KEGG本地库文件 按物种拆分KEGG数据库 1.获得物种分类信息 2.获得物种分类的序列信息并建库 3.获得物种分类的K-ko对应文件 根据相似性原理,序列相似,功能相似,所有功能注释无非是用比对工具将输入序列比对到数据库序列,再将输入ID对应数据库ID,进一步对应到功能条目的关系. 数据库要么建到本地,要么联网调用API,一般的软件或包做注释都是通过联网来获得,或者调用依赖的一些专门注释的包(文件较大).工业生产中,一般需要构建本地数据库. 如果不对原始数据库按物种或其他分类来进行拆分

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 pathview是一个通路可视化友好的R包,最主要的是它支持多组学数据映射(基因/蛋白-代谢).自己用过它的R包,后来发现有网页版的,果断介绍给学员.因为不常用,记录要点,以后温习备用. 目前web版本和R包访问和应用次数如下,显然R群体用户占主导.Web界面是在PHP上使用Laravel Framework和R构建的.地址:https://pathview.uncc.edu/ 使用时可以游客快速访问,不过注册的话会保留一段时间分析的结果. 工具使用的帮助文档详见:https://path

前言 一般而言,我们做完pathway富集分析,就做下气泡图或bar图来进行展示,但它们实际上只考虑了富集因子和Pvalue.如果我们不关注这两个因素,而是在乎样本本身的pathway丰度呢? 对于KEGG热图绘制,大部分是做到KO层级,因为基因/蛋白和KO的绝大部分都是一对一的对应关系.如果一定要做Pathway的丰度热图呢?一般的方法是将该通路中的基因/蛋白的丰度进行累加来表示该pathway的丰度. 好了,现在我们来计算并绘制热图吧. 数据处理 得到pathway富集分析结果文件一般是这样

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

题意: 分析: 欧拉通路:图连通:图中只有0个或2个度为奇数的结点 这题我们只需要判断选择的边构成多少个联通块, 再记录全部联通块一共有多少个奇度顶点. 然后我们在联通块中连线, 每次连接两个联通块就减少2个奇度顶点, 然后再数一下剩下的奇度顶点odd(肯定是剩下偶数个), 因为存在两个奇度顶点的图也是欧拉通路, 我们只需要在(odd - 2)个顶点中连线使其变为偶度顶点即可. 如果本身就没有奇度顶点就不需要除了. 所以答案就是 T * (E  +(联通块 - 1) + (odd - 2)/ 2

<COMET:Commonsense Transformers for Automatic Knowledge Graph Construction> 论文地址 论文源码 任务 目的层面 -- 根据两个当前最常用的常识知识图ATOMIC和ConceptNet构建一个用于开发常识知识的自适应生成模型COMET,以协助完成常识知识的自我补充. ​ COMET是一个自适应框架,用于通过在知识元组的种子集上训练语言模型来从语言模型构建常识知识库.这些知识元组为COMET提供了必须学习的知识库结构和关系

INTEST scan指的是对IP 内部的scan cell的扫描测试,针对IP内部的flip-flop进行shift/capture的操作.和INTEST SCAN 对应的就是EXTEST SCAN, 顾名思义,所指的也就是IP之间的glue logic的SCAN CELL的测试.这部分SCAN CELL 包括了IP之间的flip-flop以及IP的input的第一级flip-flop,这主要是因为IP的第一级flip-flop在做INTEST测试时只能用于shift data,并不能进行ca

intest scan的一些基本知识.INTEST scan指的是对IP 内部的scan cell的扫描测试,针对IP内部的flip-flop进行shift/capture的操作.和INTEST SCAN 对应的就是EXTEST SCAN, 顾名思义,所指的也就是IP之间的glue logic的SCAN CELL 的测试.这部分SCAN CELL 包括了IP之间的flip-flop以及IP的input的第一级flip-flop,这主要是因为,IP的第一级flip-flop再做INTEST测试的时

最近写大论文查到KO也是可以用于分类的一种信息. 如何使用KEGG进行通路富集http://blog.sciencenet.cn/blog-364884-779116.html kegg 数据库学习笔记 http://blog.sina.com.cn/s/blog_83f77c940102wtqq.html 看懂KEGG代谢通路图 http://www.sohu.com/a/237066605_100199392 http://bubuko.com/infodetail-1993294.html

题目:Improving Silkworm Genome Annotation Using a Proteogenomics Approach 期刊:Journal of Proteome Research 发表时间:June 28, 2019 DOI:10.1021/acs.jproteome.8b00965 分享人:张霞 内容与观点: 1. 文章研究概述 桑蚕是一种重要的经济昆虫,并作为鳞翅目模式昆虫用于基础研究.作者通过以往的研究发现,目前对于桑蚕的基因测序和组装研究已基本解决,在基因注释

工业测试与控制系统中,经常需要对未知信号的频率进行测试.对于10MHz以下的信号,用单片机(MCU)定时器完成这项任务显然是最常见和最佳的选择.目前性价比最高的单片机STM32拥有功能强大且数量众多的定时器,能够轻松的胜任各种频率信号的测试工作.但也正是由于STM32的定时器功能过于强大和完善,常见的技术书籍往往将篇幅专注于STM32定时器的定时.PWM和触发DMA传输等常见功能,而对于测频率所需的计数和捕捉等功能往往一笔带过,更不会专门针对具体应用给出定时器的配置方法.本文分别介绍用STM32

今天在做一个拖拽改变元素排序的东西的时候,在做被拖动元素同时碰撞到两个元素时,究竟应该与哪个元素交换位置的问题上,纠结到崩溃,实在是想不到别的办法去做了,只能去想办法计算碰撞的面积. 这应该不是最合适的办法,具体怎样更合适,后续发现了再补上吧. 先说从妙味课堂里听到的九宫格判断碰撞检测的方法 如图,左侧的橙色箭头所指的线,是蓝色矩形右边和黑色矩形左边的距离,如果蓝色矩形右边的左边小于黑色矩形的左边,则两个矩形不可能发生碰撞,不可能发生碰撞的范围如图蓝色线条圈住的范围. 同样的道理,可以判断另外4