在上周的文章KEGG数据库不会下载?了解下API!里,我介绍了基于KEGG API来获得所有基因的id,并通过wget遍历所有id来get基因的序列。对计算机比较了解或已经尝试过的朋友可能会意识到,虽然KEGG数据库整体并不是很大(原核生物大概5G),但是反复访问API地址耗时甚长!基于国内高校网速现状,全部下载可能需要长达数月甚至一年的时间!需要注意这里的耗时主要来源于反复访问KEGG API地址而不是下载数据本身,假如可以减少访问次数,那么就能大大缩短KEGG数据库下载时间。比较幸运的是,API指令中允许多个基因并行检索,如下所示:
KEGG数据库(http://www.kegg.jp/)也即京都基因和基因组百科全书(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes),是系统分析基因功能、基因组信息的数据库,它整合了基因组学、生物化学以及系统功能组学的信息,有助于研究者把基因及表达信息作为一个整体网络进行研究。KEGG提供的整合代谢途径查询十分出色,包括碳水化合物、核苷酸、氨基酸等代谢及有机物的生物降解,不仅提供了所有可能的代谢途径,还对催化各步反应的酶进行了全面的注解,包含其氨基酸序列、到PDB数据库的链接等。
在前面的两篇文章KEGG数据库不会下载?了解下API!与KEGG数据库下载加速攻略!中介绍了KEGG数据库蛋白序列数据的下载方法,但是在实际操作中发现两个问题:
为了预防和治疗疾病,理解细胞活动至关重要。细胞活动通常是一系列蛋白质和代谢物质的动态变化过程,叫做pathway。我们常用的pathway 数据库就是KEGG pathway,除了KEGG pathway 之外,还有很多的pathway 数据库可以使用。
KEGG被称为京都基因组百科全书,是一个综合性的数据库。对于如此庞大的数据库,肯定需要对数据进行分门别类的整理。除了将各种数据拆分到不同的子数据库中之外,KEGG还对所有的数据进行了更加细致的功能分类,这些功能分类的信息就存储在brite 数据库中。
其实这样的KEGG数据库的12大代谢通路数据挖掘文章很多,其中一个佼佼者是复旦大学邵志敏团队三阴性乳腺癌的代谢组学文章,文献标题是:《Metabolic-Pathway-Based Subtyping of Triple- Negative Breast Cancer Reveals Potential Therapeutic Targets》,其数据挖掘仅仅是一个引子,后续仍然是有大量真实病人自己的代谢组数据做支撑。如下所示,可以看到在the tumor samples versus paired normal samples in the FUSCC cohort. 的差异分析里面,统计学显著(upregulated or downregulated (FDR < 0.05))的失调代谢通路,在 10 metabolic categories 分类展示 :
基于超几何分布检验的富集分析做KEGG数据库的时候,它总共只有七千多个基因,人类总的背景基因有两万多个,被KEGG记住的只有6500个(一直在增加),假设一条通路有117个基因参与,我们的差异基因中有10个与之重合,这已经是很多了,超几何分布检验会判定是统计学显著。
生物信息数据分析教程视频——10-TCGA数据库:mi NA的表达探索
在进行生物学实验或者生物信息的学习中,都会听说KEGG富集分析,而且该方法在高通量测序分析中已然成为数据分析中必不可少的一环。
无论是超几何分布检验和GSEA富集分析,都离不开生物学功能数据库,数据库不仅仅是GO/KEGG哦,目前最齐全的应该是属于 MSigDB(Molecular Signatures Database)数据库中定义了已知的基因集合:http://software.broadinstitute.org/gsea/msigdb 包括H和C1-C7八个系列(Collection),每个系列分别是:
我们通常呢,挑选差异基因,会选择那些log2FC比较大而且具有统计学显著性的上下调基因,不过加上MA图,就可以进一步挑选那些表达量也比较高的,因为这样的基因呢,容易去实验验证。而且呢,通常情况下常识会告诉我们高表达量基因更容易发挥作用。
根据提供的kegg 标识符,返回特定的记录,多个标识符之间用+ 连接,一次最多允许10个标识符,格式如下
我们直奔主题,今天给大家介绍下利用R语言去下载KEGG数据库的所有数据。这里需要用到的包是KEGGREST。首先看下包的安装以及所需要的相关包:
DAVID (the Database for Annotation,Visualization and Integrated Discovery)的网址是http://david.abcc.ncifcrf.gov/。 DAVID是一个生物信息数据库,也是一款在线免费分析软件,其整合了生物学数据和分析工具,为大规模的基因或蛋白列表(成百上千个基因ID或者蛋白ID列表)提供系统综合的生物功能注释信息,帮助用户从中提取生物学信息。目前DAVID数据库主要用于差异基因的功能和通路富集分析,对很多科研工作者来说,是个非常好的工具。
来自KEGG和Reactome两个数据库,本文主要介绍下从这两个数据库获取基因列表的方法
KEGG是通路数据库中最庞大的,涵盖基因组网络信息,主要注释基因的功能和调控关系。当我们选到了合适的候选分子,单变量研究也已做完,接着研究机制的时便可使用到它。 你需要了解你的分子目前已有哪些研究,跟
摘要总结:本文通过五个案例,介绍了在生物信息学领域如何通过KEGG数据库进行通路分析、基因表达量分析、信号通路富集分析、基因共表达分析以及差异分析等操作。同时,本文还介绍了如何使用GEO数据库进行数据检索和分析,以及使用R语言进行通路富集分析的方法。通过这些操作,可以更好地理解基因调控网络、挖掘潜在的功能模块以及发现新的生物标志物和靶点。
然后就找我,以为是我们的标准代码有问题,实际上我的 run_kegg 函数仅仅是包装了 Y叔的 clusterProfiler包而已 ,实际上里面没有啥玄机,如下所示:
In molecular biology, STRING (Search Tool for the Retrieval of Interacting Genes/Proteins) is a biological database and web resource of known and predicted protein–protein interactions.(from Wkkipedia)
eggnog-mapper 是一种用于对未知序列进行快速功能注释的工具。它使用 eggNOG 数据库中预先计算好的直系同源基因组和系统发育树,根据其进化关系推断他们的功能信息。eggnog-mapper 一般用于注释新的基因组,转录组亦或是宏基因组数据。
大家好,今天和大家分享的是2020年3月发表在 Medical Science Monitor (IF=1.918) 上的一篇文章:“An Integrated Network Analysis of mRNA and Gene Expression Profiles in Parkinson’s Disease”。作者从GEO数据库中下载了帕金森病患者的相关数据,并进行了差异表达分析、GO和KEGG富集分析、PPI网络构建等生信分析,由此筛选出了普遍差异表达基因。最后作者通过GSE22491表达谱数据集对普遍差异表达基因进行了验证。
KEGG数据库称之为基因组百科全书,是一个包含gene, pathway等多个子数据库的综合性数据库。为了更好的查询kegg数据,官方提供了对应的API。
对于人类的基因而言,不同数据库提供了不同的命名方式。对于初学者而言,非常容易搞混淆。今天我们就来理一下,常见的基因命名方式。
通过前面的讲解,我们顺利的了解了GEO数据库以及如何下载其数据,得到我们想要的表达矩阵,也学会了两个常用的套路分析得到的表达矩阵,就是GSEA分析和差异分析。 历史目录: 解读GEO数据存放规律及下载,一文就够 解读SRA数据库规律一文就够 从GEO数据库下载得到表达矩阵 一文就够 GSEA分析一文就够(单机版+R语言版) 根据分组信息做差异分析- 这个一文不够的 但是差异分析通过自定义的阈值挑选了有统计学显著的基因列表后我们其实是需要对它们进行注释才能了解其功能,最常见的就是GO/KEGG数据库注释咯,
大家好,我是邓飞,上一次,我们介绍如何根据显著性snp,使用bedtools根据上下游距离,根据gff文件注释基因。(使用bedtools进行gwas基因注释)
本地的KEGG分析参考文章:KEGG数据库使用及通路分析教程,GO参考文章:FunRich数据库:一个主要用于基因和蛋白质的功能富集以及相互作用网络分析的独立的软件工具,当然该工具不止可以进行富集分析,具体去看文章吧。
有多项研究表明lncRNA与众多生物学过程,复杂疾病相关,为了进一步探究lncRNA在这些生命活动中的具体作用,我们需要对lncRNA的功能进行分析。
AnnoTree工具在2019年发表在Nucleic Acids Research杂志上,目前已被引用90+。
GSVA分析的文章发表于2013年,GSVA: gene set variation analysis for microarray and RNA-Seq data 同样是broad 研究生出品,其在2005年PNAS发表的gsea已经高达1.4万的引用了,不过这个GSVA才不到300。去年我就介绍过一波它的分析流程,在:使用GSVA方法计算某基因集在各个样本的表现 非常简单的代码,所以各个培训机构,公司人员都开始学习和二次创作进而分享。
今天给大家带来的是2020年3月发表在Biomed Research International(IF=2.276)杂志上的文章“Investigation of Potential Genetic Biomarkers and Molecular Mechanism of Ulcerative Colitis Utilizing Bioinformatics Analysis”。这篇文章通过DEGs筛选、加权基因共表达网络分析(WGCNA)、GO分析、KEGG分析,鉴定hub基因并进行数据验证以确保可靠性,揭示溃疡性结肠炎的分子机制,为溃疡性结肠炎基因治疗提供潜在的生物标志物。
对于大多数的数据库而言,API接口可以方便的从数据库中检索数据。kegg 数据库的API 链接如下:
前面我在生信技能树分享过 批量cox生存分析结果也可以火山图可视化 介绍了火山图的基础认识,同时也给了大家代码可以批量做cox分析,并且绘制出来火山图。 最近看到一个文献,是数据集:https://w
kegg Genome 由organisms,selected viruses 和 Metagenomes 3个数据库构成。
比如这篇Published: 12 March 2019的文章:Identification of Key Long Non-Coding RNAs in the Pathology of Alzheimer’s Disease and their Functions Based on Genome-Wide Associations Study, Microarray, and RNA-seq Data 就采取了挖掘RNA-seq这样的测序数据的策略。
前段时间介绍了一个R包 — Pathview。它可以整合表达谱数据并可视化KEGG通路,操作是先自动下载KEGG官网上的通路图,然后整合输入数据对通路图进行再次渲染。从而对KEGG通路图进行一定程度的个性化处理,并且丰富展示信息。
上面的案例里面的背景基因不到1万个,而差异基因是555个,有20倍的差距,理论上每个通路都是100左右数量级的基因理论上它们每个通路应该是就有5个左右的基因在差异基因列表里面。但是上面的通路的富集分析结果表格里面可以看到,绝大部分通路都是有十几个甚至二十多个基因在我们的差异基因列表里面,所以上面的通路都是被富集了。
network based analysis, 基于网络的数据分析,是目前最常见的研究基因功能的方法,最典型的有pathway和蛋白质相互作用网络的分析,基因间的相互作用构成了一个网络,通过基于网络数据的挖掘算法,挖掘潜在的hub基因。
KEGG数据库是一个综合性的生物信息数据库,由日本京都大学生物信息学中心的Kanehisa实验室于1995年建立。它整合了基因组、化学和系统功能信息,旨在从分子水平上理解生物系统的高级功能和实用程序,特别是细胞、生物体和生态系统的功能。
我们经常会使用KEGG数据库来研究基因的功能,而在KEGG 数据库中,直接存储分子功能的就是KEGG Orthology 数据库。
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。
KEGG是一个整合了基因组、化学和系统功能信息的数据库。把从已经完整测序的基因组中得到的基因目录与更高级别的细胞、物种和生态系统水平的系统功能关联起来是KEGG数据库的特色之一。与其他数据库相比,KEGG 的一个显著特点就是具有强大的图形功能,它利用图形而不是繁缛的文字来介绍众多的代谢途径以及各途径之间的关系,这样可以使研究者能够对其关注的代谢途径有直观全面的了解。
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前几天一个小伙伴问:怎么查看一个基因和某一个通路之间的相关性。这里就简单的提供一个可能的解决办法,供有相同需求的小伙伴参考。
我们一直以来都是给大家前面的两个方案,就是一定要先根据表达量矩阵做不同分组的差异,而且两者的结果一致性都还不错。但是前面的两个方案都会手动一个批次效应的影响,如果大家没有把握好其中的批次效应的去除,很容易在差异分析阶段就不小心引入了错误。
“大数据”、“组学”、“数据挖掘”是近几年来我们经常听到的词汇,科研工作中也经常用到二代测序,不管送哪家测序公司进行测序或数据分析,结题报告中都会看到一个标准的分析套路:功能富集分析。
在进行高通量测序的时候,我们在会得到很多的候选基因。但是对于基础实验而言,我们往往只需要寻找到这些基因当中重要的那些基因来进行后续的实验即可。但是这么多基因该怎么寻找的呢?
我们以一篇2019年的CELL杂志的文章为例,标题:《Stress-Induced Metabolic Disorder in Peripheral CD4+ T Cells Leads to Anxiety-like Behavior》,链接是:https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31675497/
KEGG(Kyoto encyclopedia of genes and genomes, )(https://www.kegg.jp/)是系统分析基因功能、 基因组信息的数据库,它整合了基因组学、生物化学以及系统功能组学的信息,有助于研究者把基因及表达信息作为一个整体网络进行研究。
TRRUST数据库是一个记录转录因子调控关系的数据库,不仅包含转录因子对应的靶基因,也包含了转录因子间的调控关系。目前该数据库只存储了人和小鼠相关的调控信息,而且这些调控关系是通过文本挖掘的方法从文献中整理得到的。
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