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。
火山图是散点图的一种，它将统计测试中的统计显著性量度（如p value）和变化幅度相结合，从而能够帮助快速直观地识别那些变化幅度较大且具有统计学意义的数据点（基因等）。常应用于转录组研究，也能应用于基因组，蛋白质组，代谢组等统计数据。
转录组分析中，计算了两组间差异表达的基因后，通常怎样表示？您可能第一时间想到可以使用火山图。的确，火山图是使用频率最多的，在火山图中可以很轻松地根据基因在两组间的Fold
早期的基因列表解释依赖于选择一系列高得分的基因，然后建立相当主观奇怪的关系。富集分析是一个自动的，基于严格的统计学的方法来分析和解释很大的基因列表，使用的是先验知识。富集分析来评估输入的基因列表在一个已知功能基因集的上调或下调情况。如果一个基因列表中的基因在这个已知功能集中出现的基因数目显著很多，这很可能预示这，这个生物学过程在作者研究的状况下扮演着重要角色。这个分析可以被其他已知的功能基因集重复，这个功能基因集可能数以千计。 过去几年中，有超过60种富集分析方法和工具出现。他们的主要区别在于 -（a）已知功能基因集的数据库不一样 -（b）用来评估富集的统计学方法不一样。 在接下来的几个部分，我们简要review 基因富集已经存在的几种方法，主要考虑到两个方法。 大多数的富集工具都是来自于GO解释，因为它们对大多数生物来说容易获取，并且覆盖的基因数很多，另外，还有其他一些功能基因集存在，除了GO也还有其他一些工具。功能基因集可以基于他们参与的代谢过程或信号通路来进行定义（比如KEGG,Reactome）,也可以由基因表达谱调节的目标基因定义（比如mircoRNA,转录因子），也可以由蛋白质特征定义（比如结构域，染色体位置，与某种疾病的联系，刺激因子，或基因扰动等）。多个来源的功能基因集被一些像MSigDB或WhichGenes收集。不是所有的生物被功能基因集覆盖了，并且很多工具值支持特定的生物。 决定富集的统计学方法要么是基于阈值要么是基于全分布。基于阈值的方法需要用户输入排名靠前的不连续的基因列表，这需要设定一个基于统计学的基因得分阈值。基于超几何分布的Fisher‘s精确单尾检验是阐释这个问题的第一个方法，并且会继续成为这种类型最常使用的方法。这些方法对自然非连续分布列表很有用，但是当对连续的基因得分评判时就有缺点了。尤其，结果如果对阈值的选择不稳定，并且，以二进位的方式对待基因得分有很多信息确实（这里说的二进位指的是要么选中，要么不被选中）。另一方面，基于基因全分布的方法没有门槛threshold-free，因为他们检测基因集靠的是比较他们的得分分布vs背景分布。因为这个原因，他们经常被认为是优于threshold-dependent方法，尤其和一个连续的基因集得分。GSEA（Gene-Set Enrichment Analysis），它的基因排序rank源于差异表达或其他统计学，是最流行的技术之一，虽然也有其他的全分布检验模型被提出。
暑假到了，在这个火热的夏日，还有比一张美丽的文章主图更能让我们充满激情和力量吗？在这组学撑起生物信息学半边天的时代，火山图，在转录组、蛋白组、代谢组等多种组学数据中，都占有举足轻重的地位。
实验设计对于转录组数据的分析是非常重要的，对于常规的case/control实验设计，通过两组间的差异检验就可以得到不同条件下的差异基因；对于多组的实验设计，可以每两组之间进行差异分析，也可以通过annova的检验，得到差异基因。
前面简单介绍过基因矩阵转置文件格式（* .gmt），并且也展示了如何使用R读取gmt文件，今天我们来看看如何做GSEA（Gene Set Enrichment Analysis，基因集富集分析）以及GSEA的结果如何解读。
欢迎关注”生信修炼手册”! 在解读传统的富集分析结果时，经常会有这样的疑问，一个富集到的通路下，既有上调差异基因，也有下调差异基因，那么这条通路总体的表现形式究竟是怎样呢，是被抑制还是激活？或者更直观
转录组和代谢组是生物学研究中常用的两种高通量技术。转录组主要用于探究不同处理下基因的表达变化，但是难以确定关键途径，也无法鉴定控制关键途径的结构。代谢组作为生命活动最终的体现者，可以将机体表型上的微小变化指数放大，因此利用代谢组可反映表型的状态变化。但是单独代谢组检测，无法解释影响表型的基因机理。代谢组与转录组的关联分析可在一定程度上克服上述单一组学研究的局限性，从而在代谢通路上更好地解释转录调控机制。
富集分析是生物信息分析中快速了解目标基因或目标区域功能倾向性的最重要方法之一。其中代表性的计算方式有两种：
各位小伙伴们大家好，这次给大家分享一篇2019年3月发表在EBioMedicine杂志上的，影响因子6.68的文献。题目是Integrative analysis of h-prune as a potential therapeutic target for hepatocellular carcinoma。文章主要是研究h-prune这个基因在肝细胞癌（HCC）中的临床意义及潜在调控机制，从全基因组层次对h-prune基因进行全面研究。
多发性硬化症（MS）是一种由自身免疫介导的中枢神经系统（CNS）脱髓鞘疾病。MS的诊断和预后尚无客观的临床指标。细胞外蛋白糖基化程度最高，可能会进入体液作为潜在的生物标志物。
百味科研芝士的小伙伴们大家好啊！好久不见甚是想念，点赞在看养成习惯。我是你们的老朋友小木舟~今天给大家分享来自《Epigenomics》，IF= 4.173，国人占比：4.80% 的一篇文章。文章的题目是：新型mRNA-miRNA-lncRNA竞争内源性RNA网络的鉴定与乳腺癌的预后相关。简单的说就是乳腺癌的ceRNA网络构建。
在多组学联合分析中，需要用得到九象限图来对两个组学获得得基因结果进行可视化，例如下面这样得，因此这两天主要是对这个内容进行整理。
提到差异火山图，相信很多同学肯定不陌生。因为形似火山（喷发），所以称为火山图。差异火山图最常见于转录组数据的分析中，在基因表达层面，用于展示两组间表达量上调和下调的基因。常规的火山图中主要包含了两个重要信息，差异表达倍数（Fold Change值，简称FC，作图时会对FC进行log转化，根据logFC值的正负判断这些基因的表达量是上调了还是下调了）以及统计学显著性p值（p-value，通常是FDR校正后的p值，根据校正后p值判断基因表达量上调或下调是否具有显著性）。因此在判断差异基因时，与常规的统计学方法相比，除了p值，通常还会考虑差异倍数，即结合这两个统计结果筛选表达量显著上调或下调的基因（一般而言，差异倍数不能太小）。
STRING 链接 https://string-db.org/ 数据集我使用R语言包clusterProfiler中经常用作示例的基因列表 获取gene symbol的代码
大家好, 今天和大家分享的是 2020 年 4 月发表在DNA Cell Biol(IF:3.191)上的一篇文章，“Identification of Genes Related to Clinicopathological Characteristics and Prognosis of Patients with Colorectal Cancer”。作者通过筛选差异基因及基因富集分析，并通过分析DEGs与CRC临床病理特征相关性，构建了预后模型。
通过高通量测序和后续的功能验证，挖掘出三阴性乳腺癌中的一个ceRNA调控功能网络，网址如下
生成Group向量的三种常规方法，三选一，选谁就把第几个逻辑值写成T，另外两个为F。如果三种办法都不适用，可以继续往后写else if
胃癌的异质性是治疗中的一大阻碍，作者拿到了31位包含各个临床分期和组织学分型的胃癌患者，并取得了48份标本，构建了一个全面的胃癌单细胞图谱(多达200,000个以上细胞)。鉴定了34个不同的细胞谱系状态，包括一种新的罕见细胞群。发现弥漫型胃癌中，浆细胞比例的增加与上皮细胞表达的KLF2相关，INHBA在癌症相关成纤维细胞 (CAF) 特定亚型中具有一定作用。另外还是要患者来源的类器官(PDOs)和原发性肿瘤的单细胞数据对比说明了谱系之间、谱系之内的相似性和差异性。
偶尔逛朋友圈发现一年前跟着我们生信技能树学生信的研究生开发了自己的单细胞数据分析相关R包，4（热图，气泡图，upset图，堆叠条形图）+4（密度散点图，半小提琴，山峦图，密度热图）美图吸引了我的注意力，果断邀稿，希望可以介绍他的R包使用方法，以及开发新的体会！
是系统分析基因功能、基因组 信息数据库，它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，以“理解生物系统的高级功能和实用程序资源库”著称。
我们所熟知的传统的转录组学研究，就是表达谱组学研究，研究对象是可编码蛋白质的mRNA。
Volcano plot | 别再问我这为什么是火山图 一文解释了火山图如何解读。不太难看懂，而一旦看懂了，图也就知道怎么绘制了。
这是一个表达量芯片数据集：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/query/acc.cgi?acc=GSE117261，是很经典的的两分组：58 PAH and 25 control lung tissues，然后我也默认走了标准差异分析，以及读取了作者的文献附件里面的差异分析结果，简单的对比了一下：
大家好， 今天和大家分享的是 2020 年 2 月发表在 Cancer Med(IF:3.491)上的一篇文章，“Identification of aberrantly methylated differentially expressed genes and associated pathways in endometrial cancer using integrated bioinformatic analysis ”。作者使用GEO以及TCGA数据库筛选和验证了异常甲基化的DEGs，对它们进行功能富集分析和PPI网络分析。最终确定了EC相关的枢纽基因和富集途径，并探究了枢纽基因的预后特征。
结果：小鼠特殊造模进行单细胞数据分析，并对不同内皮细胞进行细分得到相应的七个主要肺内皮亚型（动脉，静脉，毛细血管A，毛细血管B，淋巴管，增殖和“Sftp”） 。基于SCrna-seq和BulkRNA-seq两种分析得出抗原加工和呈递该通路中在肺高压造模小鼠的血管相关亚群细胞的特异性。后续确定毛细内皮B亚群对于细胞凋亡、迁移和血管生成基因有关也侧面证明了该亚群在肺高压疾病中的特殊性确定了一些特异性基因（Aqp1，Cav1，Bmpr2, Eng）并推断在人与大鼠中是否也具有特异性。进一步分析血管相关亚群探究确定了一个动静脉轴的差异变化确定了某些基因（Sgk1, Cd34, Sparc, Sparcl1）在疾病中对于动静脉轴的一个影响作用。
文献精读（多组学联合分析）：Integrative analysis of genomic and epigenomic regulation of the transcriptome in liver cancer
连续两次求贤令：曾经我给你带来了十万用户，但现在祝你倒闭，以及 生信技能树知识整理实习生招募，让我走大运结识了几位优秀小伙伴！大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战，其中几个小伙伴让我非常惊喜，不需要怎么沟通和指导，就默默的完成了一个实战！
今天给大家分享的是2020年Biomed Res Int （IF=2.197）上的文章“Exploring the Key Genes and Pathways in the Formation of Corneal Scar Using Bioinformatics Analysis”。在这篇文章中，作者通过分析数据集GSE6676中高表达TGF-β样本和野生型样本，得到差异表达基因，并对DEGs进行GO和KEGG分析，随后构建PPI网络，最后通过cytoHubba筛选核心基因。
生信宝典之傻瓜式推出过基于Cytoscape的插件literature search进行文献挖掘查找指定基因调控网络的方。
恶病质是一种与特异性肿瘤类型高度相关的多因素综合征，但恶病质患病率和严重程度变异的原因尚不清楚。
文章标题：Key Cell Types and Biomarkers in Heart Failure Identified through Analysis of Single-Cell and Bulk RNA Sequencing Data【整合单细胞和bulk RNA数据确定心力衰竭中的关键细胞类型和生物标志物】
差异分析可视化 rm(list = ls()) load(file = "step1output.Rdata") load(file = "step4output.Rdata") # 火山图 library(dplyr) library(ggplot2) dat = distinct(deg,symbol,.keep_all = T) p <- ggplot(data = dat, aes(x = logFC, y = -log10(P.Va
GOplot包用于生物数据的可视化。更确切地说，该包将表达数据与功能分析的结果整合并进行可视化。但是要注意该包不能用于执行这些分析，只能把分析结果进行可视化。在所有科学领域，由于空间限制和结果所需的简洁性，切实地去描述事物很难，所以需要将信息进行可视化，使用图片来传达信息。精心设计的图形能在更小的空间提供更多的信息。该包的设想就是能让用户快速检查大量数据，揭示数据的趋势和找出数据中的模式和相关性。
每个人的时间精力有限，必须优先阅读相关文献，开设这个栏目也是希望为大家推荐高质量的单细胞相关文献。如果大家对单细胞转录组感兴趣可以关注一下，哪怕每天只学一点点，积土成山，积水成渊。
问题：在多发性骨髓瘤（MM）中 NK 细胞的细胞毒性降低。潜在的分子机制尚不清楚。
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。
大家好，今天和大家分享的是2020年1月发表在Frontiers in Genetics (IF=3.258)上的一篇文章“Analysis of the Differentially Expressed Genes Induced by Cisplatin Resistance in Oral Squamous Cell Carcinomas and Their Interaction”，作者基于高通量基因表达数据库，借助生物信息学的手段研究了口腔鳞状细胞癌（OSCC）对顺铂耐药的潜在分子机制。通过分析OSCC中的差异表达基因（DEGs）及其调控关系，以阐明OSCC化疗耐药的分子基础，并为OSCC患者的治疗提供理论依据和个性化的精确治疗靶标。
而对基因的干扰，其实有正向和反向两个路线，就是敲除一个基因以及过表达它。以我们朴素的思维来说，这两个完全相反的干扰设计理论上会造成起码是相反的效果！但实际情况下，在不同场景下干扰一个基因其实也会效果迥然不同。
蛋白激酶和磷酸酶的异常激活与各种肿瘤发生有关，包括肝细胞癌 (HCC)。晚期 HCC 患者接受全身治疗，比如使用延长总生存期的酪氨酸激酶抑制剂。研究蛋白激酶信号传导的潜在机制将有助于提高 HCC 治疗的疗效。结合单细胞 RNA 测序数据和 TCGA RNA-seq 数据，分析了HCC 患者的蛋白激酶、磷酸酶和其他磷酸化相关基因 (PRG)。发现了主要在 HCC 癌症干细胞中检测到的 9 种高表达蛋白激酶和 PRG，包括POLR2G、PPP2R1A、POLR2L、PRC1、ITBG1BP1、MARCKSL1、EZH2、DTYMK和AURKA。TCGA 数据集的生存分析表明，这些基因与 HCC 患者的不良预后相关。进一步的相关性分析表明，这些基因参与了可能导致 HCC 发展的细胞周期相关途径。其中，AURKA和EZH2被 Ingenuity Pathway Analysis 确定为两个枢纽基因。AURKA 抑制剂 (alisertib) 和 EZH2 抑制剂 (gambogenic) 治疗可抑制 HCC 细胞增殖、迁移和侵袭。还发现AURKA和EZH2在TP53-突变的HCC样本中均高表达。
今天和大家分享的是2020年3月发表在Int. J. Mol. Sci.（IF：4.556)上的一篇文章，“Transcriptomic and Network Analysis Identififies Shared and Unique Pathways across Dementia Spectrum Disorders”，作者使用AD，VaD和FTD患者额叶皮层的转录组数据，通过网络、通路和转录因子分析确定痴呆症相关基因、通路，以及三种痴呆症之间的异同。
在生物领域我们常常使用R语言对数据可视化。在对数据可视化的时候，我们需要明确想要展示的信息，从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同R包的作图方法，希望能够帮助到各位读者。
最近在做GEO数据挖掘的文章复现，文章标题是“Identification of Hub Genes and Pathways of Triple Negative Breast Cancer by Expression Profiles Analysis”，链接如下：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33688252/
HMDD是一个手工收集整理的miRNA与疾病相关联的数据库，最新版本为V3.0，网址如下
前段时间，我们分享了转录组三种常见差异分析的推文以及单样本1V1进行差异分析的推文。对单个样本进行差异分析时，我们能获得相应的差异基因。在转录组三种常见差异分析的推文中，我们利用取交集的方式看了下三种方法获得共同差异基因的交集情况。曾老师提出了一个有趣的猜想，试想如果我们将3V3的样本拆分成3次1V1进行差异分析，是否会出现什么有趣的现象呢。为了让结果可比，我们就用上次的数据集GSE190114吧。此次，我们除了关注3次1V1差异分析上调与下调差异基因分别共同的交集情况之外，还将关注3种常见分析方法的上调与下调差异基因分别与拆分成3次1V1差异分析的上调与下调差异基因的共同交集情况，「用于探究是否能够拆分成3次1V1后进行差异分析」。话不多说，由于此次所使用的数据与上次一样，对此次的探究描述与数据集介绍感兴趣的小伙伴，请移驾至三种转录组差异分析方法及区别你会了吗？。
放射治疗是恶性肿瘤最有效的治疗方法之一。通过诱导 DNA 双链断裂，电离辐射 (IR) 利用具有包含 DNA 损伤修复系统的肿瘤细胞来控制肿瘤生长。组织病理学特征（如分化、增殖和组织特异性病理学）和肿瘤微环境因素（如缺氧和炎症）通常决定了对辐射的敏感性。此外，内在细胞辐射敏感性由遗传因素决定。
生信中大家都不陌生GO分析，然而如何将分析结果进行可视化展示是我们苦恼的问题，大部分都是画个Bar图或者列个表格啥的。今天我们给大家介绍一个可以实现功能分析可视化的R包GOplot。
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