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

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://www.webgestalt.org/ 通路富集分析 参考 http://www.sci666.com.cn/9596.html

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

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.

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

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

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

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

前言 一般我们挑出一堆感兴趣的基因想临时看看它们的功能,需要做个富集分析.虽然公司买了最新版的数据库,如KEGG,但在集群跑下来嫌麻烦.这时网页在线或者本地化工具派上用场了. DAVID DAVID地址 以前我会首选DAVID,原因是方便简单.有人说它数据库更新慢,不准确(据说被science点名批评了),也有人说它运行慢,数据库更新慢是硬伤,但我只是大概看下基因集的功能,总体结果不会差到哪里去.至于运行速度我反而觉得比其他工具更快. 使用方法: 注释结果有很多,挑自己感兴趣的数据库,我一般看G

1.安装,加载所用到到R包 用BiocManager安装,可同时加载依赖包 source("https://bioconductor.org/biocLite.R") BiocManager::install("clusterProfiler") library(clusterProfiler) ##富集分析library(topGO) ###画GO图library(AnnotationHub) ##获取数据库library(BiocFileCache) ##依赖包

持续更新~ 散点图 条形图 文氏图 饼图 盒型图 频率直方图 热图 PCA图 3D图 火山图 分面图 分面制作小多组图 地图 练习数据: year count china Ame jap '12 2.800000 1.500000 4.500000 2.500000 '13 2.941956 1.587559 5.342547 2.814862 '14 3.508838 1.648075 5.429438 2.701108 '15 4.011208 1.533966 5.419301 2.660

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

MetaboAnalyst是做代谢的R包,功能十分强大.也开发了web版本,代谢组学的分析这里不介绍,主要讲讲它开发的多组学分析的相关内容. 既然是做代谢的工具,即使是增加了多组学内容,肯定也是以代谢为核心.以代谢组为中心的多组学分析想想无非就是以下几点:多元变量统计分析.网络分析.pathway分析以及mGWAS或宏组学等,这个工具就有网络分析和pathway分析.下面我们一起来试试. 网络分析 我们先看看网络分析.我这里使用软件提供的demo数据,点击进去后,会有两种ID类型供选择.第一种是

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

通路富集结果可视化 12345678 pathway<-read.table("PTC+_transcript_pep_supp_KEGG.txt",header=T,sep="t",stringsAsFactors=FALSE)pp <- ggplot(pathway,aes(richFactor,Pathway))pp + geom_point()pp + geom_point(aes(size=R0vsR3))pbubble = pp + geom

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

上一个项目的寻路方案是客户端和服务器都采用了 NavMesh 作为解决方案,当时的那几篇文章(一,二,三)是很多网友留言和后台发消息询问最多的,看来这个方案有着广泛的需求.但因为是商业项目,我无法贴出代码,只能说明下我的大致思路,况且也有些悬而未决的不完美的地方,比如客户端和服务器数据准确度和精度的问题,但是考虑到项目类型和性价比,我们忽略了这个点. 从今年5月份开始为期一个月,我的主要工作是为新项目寻找一个新的寻路方案.新项目是一个 RTS 实时竞技游戏,寻路要求是:每个寻路单位之间的碰撞精确

五子棋的判断输赢规则代码 -- 完整优化版 一.前言 之前浏览过很多网上的方法,但总找不到比较完整,也get不到其他大神的思路,就直接画图分析,分析了之后就有了如下的代码,当然还想到更加优化的一种,只不过,还在完善中,后续再发上来分享.  二.分析 1.分析图水平方向,以传入的 X 坐标作为分割线,Y 坐标为偏移点左右遍历.       2.分析图垂直方向,以传入的 Y 坐标作为分割线,X 坐标为偏移点上下遍历. 3.分析图左上右下方向,以传入的 坐标点上的与对角线平行的线作为分割线,按箭头方向