KEGG 官网提供了API, 可以方便的访问KEGG 数据库中的内容,链接如下: http://www.kegg.jp/kegg/rest/keggapi.html 利用API可以得到某一个基因参与的pathway 信息, 以human 为例: 1) 第一步,获取每条pathway具体的描述信息 对应的API为 : http://rest.kegg.jp/list/pathway/hsa 内容如下: 可以看到,返回的内容一共两列,第一列为物种对应的pathway, 第二列为该pathway 对应

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

最近项目中需要做Windows消息截获操作,在网上找了一些资料. public class WindowsAPI { /// <summary> /// 回调函数代理 /// </summary> public delegate bool CallBack(int hwnd, int lParam); public const int WM_GETTEXT = 0x000D; public const int WM_SETTEXT = 0x000C; /// <summary

讲到这个实例,首先介绍下本人,我是一个php程序猿.从事drupal开发2年多.能够说从实习開始就接触这个,至今没有换过.drupal给我的感觉是俩字"强大",今天写一个views的字段.然后须要继承views的views_handler_field类,还要自己实现里面的一些方法,走一些自己的配置设置,查看这个类的时候,发现实在是太多信息了,而且做了好些继承,于是我就想要是能实现一个功能,传入一个类名,然后就能返回类的全部信息(包含,属性,方法,继承,接口,而且这些类所放置的文件位置,

搜罗了一些查找元素的除标准语句外,另外的语句使用方法,摘自 开源中国 郝云鹏driver = webdriver.Chrome(); 打开测试页面 driver.get( "http://baidu.com" ); ---------------页面元素定位(页面元素)-------------- 通过ID进行定位 <div id="coolestWidgetEvah">...</div> #页面代码 ---> element = dr

头文件:#include <windows.h> //FindFirstFile() 获得指定目录的第一个文件 HANDLE FindFirstFile( LPCTSTR lpFileName, LPWIN32_FIND_DATA lpFindFileData ); /* lpFileName 是搜索目录的名称,注意: \ 需要用转义字符表达.("E:\\Folder\\") lpFindFileData 指向一个用于保存文件信息的结构体. 返回值 调用成功返回HANDLE

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

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

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

字符串处理相关API 字符串是7种序列类型中的一种. 除了序列的操作函数,比如len()来求字符串长度之外,Python还为字符串提供丰富到可以写个编辑器的API. 查找类API 首先,下面的查找API都是为了查找位置,或者查一共有几次这样的操作. 如果只是想判断一个字符串是不是另一个字符串的子串的话,使用序列的in运算符就可以了. 例: str1 = "hahahahaha,heiheihei" if 'haha' in str1: print('haha is a substrin

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

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

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

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

使用KOBAS进行KEGG pathway和Gene Ontology分析 Article from Blog of Alfred-Feng http://blog.sina.com.cn/u/1706691033 现在使用在线的通路注释,一般使用DAVID.KOBAS等工具.不同的工具可能需要输入不同的基因名或基因编号.下面举例操作一遍. 1 在gprofiler网站进行基因ID转换. 进入网址“http://biit.cs.ut.ee/gprofiler/gconvert.cgi”,选择g:

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

KEGG, 简称京都基因组百科全书,包含了许多的数据库,对于研究基因功能来说,KEGG orthology 数据库是最基本的一个数据库: KEGG Orthology 简称KO, 对于每个功能已知的基因,会把和其同源的基因所有基因都归为一类,就是每一个KO, 并赋予一个K number, 用该基因的功能作为这个KO的功能: 基于同源基因具有相似功能的假设,把每个基因的功能进行了扩充,对于某个物种中功能研究的很清楚的基因,在不同的物种间搜寻该基因的同源基因,将这些同源基因定义为一个ortholog

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

RNA-seq是利器,大部分做实验的老板手下都有大量转录组数据,所以RNA-seq的分析需求应该是很大的(大部分的生信从业人员应该都差不多要沾边吧). 普通的转录组套路并不多,差异表达基因.富集分析.WGCNA network以及一些没卵用的花式分析.DEG分析是基础,up and down,做个富集,了解一下处理后到底是什么通路被改变了:WGCNA主要就是根据相关性来找出一些co-express的gene module. 单细胞的转录组的玩法就比较多了,可以理解为超多样本的普通转录组,普通转录

做了好久的RNA-seq分析,基因表达也在口头溜了几年了,但似乎老是浮在表面. 对一件事的了解程度决定了你的思维深度,只想做技工就不用想太多,想做大师就一定要刨根问底. 老是说基因表达,那么什么是基因表达?我们测序得到的基因表达其实只是一种表型,是样本的一个快照,和普通的身高体重之类的连续型表型类似. 常规的转录组分析本质上都是表型分析,clustering.pseudotime.DEG.marker,在这些分析中,每个基因都是独立的维度,属于静态的分析,此时我们关注的是某个基因的功能分析,比如