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  • KEGG Orthology 数据库简介

    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。KEGG Orthology 简称KO,该数据库中的每一条记录用K number 唯一标识。基于同源基因具有相似功能的假设,把基因的功能进行了扩充。pathway,module 等数据库都是建立在KO数据库的基础上的,KO可以说是KEGG中处于核心地位的一个数据库,所以理解KO数据库就特别的重要。这个工具基于blast 比对,将输入的基因序列和KEGG Gene 数据库中的序列去比对,查找最佳匹配的一个gene, 将该基因对应的K number 赋予查询的基因。地址如下:http:www.kegg.jpblastkoala1.首先在文本框中输入带查询的基因的序列 ?2.设置对应的物种信息,减少查询的物种范围 ?3. 根据实际情况选择用于检索的基因集数据库 ?
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  • KEGG Genome 数据库

    kegg Genome 由organisms,selected viruses 和 Metagenomes 3个数据库构成。kegg Organisms 数据库收录了有完整基因组序列的物种信息,对于每个物种,有两种表示方法:三个字母或者四个字母的物种代码, 叫做org code, 比如human对应的org code 为hsakegg官网提供的Genome 数据库的构成示意图如下: ?对于organisms 数据库中的物种,kegg 提供了一个简单的taxonomy 分类体系,和 NCBI 的taxonomy 数据库还是有区别的。?总结kegg genome 数据库存储物种信息,由organisms , viruses, metagenomes 三个数据库构成。
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  • KEGG Drug 数据库

    kegg drug 数据库是一个药物相关信息的综合数据库,包括了在日本,美国,欧洲上市的的药物。药物代谢相关的酶Structure mappathway数据库的通路图Brite在brite 数据库中的分类信息在结构相似性和功能相似性的基础上,建立了KEGG DGROUP 数据库,对药物进行了分类,第二种group还会包含下一级的group,这种其实是按照功能,分成了不同的层级,比如DG01918 同时包含了药物D10223和group DG01917; 除了KEGG DGROUP 数据库,brite所以kegg 专门在pathway 数据库中,将各种药物化学结构的转变绘制了对应的通路图,叫做Structure map , 所有是Structure map组成了pathway 数据库中的一大类别,叫做对于药物的分类,KEGG GROUP 数据库根据结构和功能的相似性对药物进行分类,brite数据库则提供了更加多的分类标准;4.
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  • KEGG Genes 数据库

    kegg genes 数据库收录了物种的基因信息。 kegg 使用自己定义的ID 唯一区别每个基因,叫做kegg gene ID。号,所有基因的注释情况如下:http:www.kegg.jpkeggdocsgenes_statistics.html ?pathway 是基于我们已有的认知来构建的 ,随着研究的不断深入和进行,pathway 数据库也会越来越大, 也会有更多的基因有pathway 相关的信息。所以在富集分析时,我们需要综合多个数据库的结果, 比如 GO, Reatcome 等数据库。总结:kegg genes 数据库收录了基因的信息,包括了编码基因和非编码基因。由于我们现阶段对基因功能认知的局限性,有pathway注释信息的基因比例较低,在进行功能富集分析时,建议综合多个数据库的结果。
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  • KEGG Module 数据库

    具有相同功能的基因被归类到kegg orthology 中,每个KO 代表具体的一个功能。实际上,KEGG Module 数据库就是存储这种信息的数据库。KEGG Module 数据库中的每条记录代表一个功能单元,是多个KO的集合,叫做kegg module, 通过大写字母M和数字进行标识;module 数据库包含以下4大类别的功能:pathway modulesstructuralcomplexesfunctional setssignature modules更加详细的分类信息可以在brite 数据库中找到,见以下链接http:www.kegg.jpkegg-binget_htext总结KEGG Module 数据库是对KO的整合,每个module 代表1个功能单元,是多个KO的集合;Module 由block 构成,definition 字段的信息需要理解空格,逗号,加号,减号的不同含义
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  • KEGG Disease 数据库

    kegg disease 数据库收录了已经报告的各种疾病的信息,每个记录用H Number 唯一标识, 比如H00004。在kegg 中,将疾病视作分子网络的一个不正常的状态。对于那些在disease 数据库中已有记录的疾病而言,我们可以查找到该疾病相关的致病基因。和kegg orthology 等数据库类似,disease 数据库当然也有对应的分类信息。br08403.keg所以对于disease 数据库中的记录而言,最多会有3种分类体系的注释。对于human 相关疾病而言,专门在pathway 数据库中开辟了一个新的分类, Human Disease, 用于展示人类疾病相关各种因素之间的相互作用信息;kegg 还专门针对疾病的致病基因,药物的靶标基因在通路图上进行了标记总结disease 数据库收录了各种物种相关的疾病信息,最主要的是人类相关的疾病。
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  • KEGG Enzyme 数据库

    KEGG ENZYME 整合了ExplorEnz 数据库中酶的信息,处理基本的Ec number 和name 等属性外,还提供了对应的序列信息。来看下每条记录的信息?,所以会与 pathway, raction,compound 数据库产生联系。在Enzyme 与其他数据库的联系中,我们需要重点理解与KO的对应关系。在1995 年,KEGG 数据库刚开始创建的时候,EC number 主要用来绘制代谢通路图;直到1999 年,提出了Orthology ID的概念,用来取代EC number, 绘制通路图;到2002总结Enzyme 数据库存储了酶的相关信息,每种酶用EC number 唯一标识;Ec number 与KO的对应关系比较复杂,可以通过基因来理解它们之间的对应关系;
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  • KEGG数据库的rest API(附带R语言小技巧)

    发现感兴趣的KEGG ID居然不在KEGG.db包里面,比如: hsa05034 Alcoholismhsa05030 Cocaine addiction导致下面的代码失效:library(KEGG.db)ls(package:KEGG.db)cellcycle_genes=KEGGPATHID2EXTID]cytokine_genes=KEGGPATHID2EXTID]KEGGPATHID2EXTID搜索了一下,发现KEGG数据库的rest API,比如http:rest.kegg.jpgethsa05034 (点击阅读原文可以直达)本来准备读入到R里面,然后自己解析,发现其实已经有了R包:library
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  • KEGG Network 数据库

    kegg orthology 数据库是 kegg 的核心,利用基因在不同物种之间的保守性,使得我们可以在更高层次上解读基因功能。pathway, brite, module 等数据库都是建立在KO 数据库的基础之上的,所以任何基因组的数据都可以映射到这些数据库中去。上面是kegg 官网提供的示意图,KO 建立在不同物种的gene具有同源性的基础上,而pathway 利用KO注释信息,提供了跨物种的通路信息,而network 数据库从pathway数据库延伸而来,在中提取出了基因的相互作用信息;variant,在原本的基因相互作用的基础上,包含了基因的变异信息;virus,在原本的基因相互作用的基础上,包含看病毒的入侵基因导致的相互作用的变化,在下面的链接中,可以看到http:www.kegg.jpkegg-binshow_network;总结network数据库专门针对human而言,从pathway数据库中提取出基因间相互作用,构建了相互作用的网络;network数据库还将基因的变异,外源基因入侵和疾病信息相关联,在整个数据库中,可分成三个大类
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  • KEGG COMPOUND 数据库

    kegg compound 数据库存储了在生命活动中发挥作用的各种小分子,生物大分子和其他类型的化学物质,采用C number 进行标识,比如C00047, 代表L-赖氨酸。与其他数据库的链接Reaction该分子涉及到的的ReactionPathway该分子参与的通路Module该分子参与的moduleEnzyme该分子相关的酶DB第三方数据库的链接Reaction 数据库存储的是各种Pathway 数据库整合了ko, module, reaction, compound 等多个数据库库的信息,所以也会给出compound 参与的通路,在通路中,对应的compound 会高亮显示,,所以会给出compound 对应的Enzyme 编号;总结compound 数据库存储了参与生命活动的各种分子的信息,数据库中的记录用C Number唯一标识, 每条分子都有对应的化学式,结构式,分子量等基本信息;compound 和reaction , module, pathway, enzeme 等多个数据库都有联系;
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  • KEGG Brite 数据库

    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。htext 文件,比如kegg orthology 的分类http:www.kegg.jpkegg-binget_htext?ko00000.keg?从菜单栏点击File按钮,选择导入kegg网站上的数据 ?这里选择第一个kegg pathway map 的分类结构,进行查看 ?两种格式;通过KEGGHier工具,可以方便的浏览 KEGG 分类系统;
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  • KEGG Reaction 数据库

    KEGG Reaction 是收录酶促反应相关信息的数据库,包含了所有代谢通路中的酶促反应和一些只在enzyme 数据库中有记录的酶促反应,每条记录用R Number 唯一标识。EntryR00259Name名称Definition定义Equation表达式Reation Class分类信息Enzyme酶促反应对应的酶Pathway包含该反应的通路Module对应的module 数据库的信息Orthology酶对应的KO信息other DBs第三方数据库这里有一个Reaction Class 的概念,kegg 根据反应两边化学物质转换的模式将酶促反应进行了分类。kegg 官网给出了如下的示意图:?在理解上面这幅图之前,我们必须了解kegg atom type 这个概念。总结1.Reaction数据库记录了酶促反应的信息,每个反应用R Number 标识;2.对于所有的酶促反应,kegg 通过RDM 模型对其进行了分类;
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  • KEGG Glycan 数据库

    kegg 将复合糖相关的基因,代谢途径, 疾病等信息关联在一起,通过pathway的形式进行展示。对于复合糖在癌症中的作用,专门有1个pathway 来记录这些信息http:www.kegg.jpkegg-binshow_pathway?hsa05205糖基转移酶催化糖类与蛋白,脂质等物质的结合。有关糖基转移酶的信息,在KO 数据库中进行了存储,比如下图,不仅给出了对应的基因,还给出了对应的enzyme EC 编号, CAzy 数据库的信息,而且还给出了参与的pathway 信息。?对于所有收录的糖基转移酶的分类,对应 brite 数据库中的链接如下http:www.kegg.jpkegg-binget_htext?ko01003.keg总结Glycan 数据库收录了糖类物质的结构信息,并给出了糖类参数的各种代谢通路。糖基转移酶,催化糖类与蛋白质,脂质等的结合,在KO数据库中给出了对应的信息。
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  • KEGG pathway 数据库

    通路图中融合了ko, module, compound, reaction,disease, drug 等 数据库中的信息,所以必须先理解了上面的几个数据库,才能对pathway 有一个更直观的认识。pathway 的基础上,将所有的ko用蓝色高亮显示ec 是在reference pathway 的基础上,将酶编号高亮显示rn 是在reference pathway 的基础上,将reaction 高亮显示在kegg这部分绿色高亮像是的其实就是在该物种的基因对应的ko;其实在每条记录的页面有下拉菜单,可以方面的查看同一张通路在map , ko, ec, rn , org 的不同版本http:www.kegg.jpkegg-binshow_pathwayhttp:www.kegg.jpkegg-binget_htext?从图中可以看到,pathway 数据库种包含了7大类别,我们常说的代谢通路只是我们用的最多,最大的一类。
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  • GO和KEGG富集分析(Metascape数据库)

    介绍生物信息学研究中,获取基因列表的GO和KEGG富集分析的需求非常常见。目前有许多生物信息学手段或者数据库可以实现基因富集分析,例如DAVID,但它们有些是收费的,有些不易于使用且很少维护。例如DAVID曾经有六年的时间(2010-2016)没有维护数据库,最近的更新也已经两年半了。而Metascape每月更新其相关的40多个数据库,以确保提供最准确的结果。因此Metascape数据库可以作为富集分析的比较好的手段。比如说默认把Reactome、KEGG、Hallmark和GO数据库全部一起展示,但是一般我们科研绘图时会分别展示GO一张图,以及KEGG一张图。其他数据库,如KEGG,步骤类似上述。
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  • 对miRNA进行go和kegg等功能数据库数据库注释

    如果大家对go和kegg等功能数据库注释有一定了解,就应该是知道kegg其实里面就记录各个物种不到一半的蛋白编码基因功能,比如人类, 约2万个蛋白编码基因,也就七千多个是有kegg功能注释的。不过,哪怕是对人类来说,kegg注释的也仅仅是蛋白编码基因,但是如果你了解人类gtf文件,就应该是知道,里面有6万左右的基因,如果我们的差异分析,定位到了 lncRNA,假基因,miRNA的基因,其实就不能直接进行功能数据库注释我们以miRNA为例,每个miRNA都是可以靶向调控数百甚至数千个蛋白编码基因,所以我们如果要对miRNA进行go和kegg等功能数据库数据库注释,就需要以靶向调控为桥梁。前面我们介绍了两次关于miRNA的靶向基因的查询工具,分别是:microRNAs靶基因数据库哪家强使用miRNAtap数据源提取miRNA的预测靶基因结果而且我们也多次讲解了go和kegg等功能数据库数据库注释其它功能数据库同样的注释流程哈!
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  • 云数据库 MongoDB

    文档数据库 MongoDB是腾讯云 打造的高性能 NoSQL 数据库,100% 完全兼容 MongoDB 协议,同时高度兼容 DynamoDB 协议,提供稳定丰富的监控管理,弹性可扩展、自动容灾,适用于文档型数据库场景
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