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KEGG数据库与代谢图解读

而在 KEGG PATHWAY 数据库中,将生物代谢为 6 类,别为:细胞过程(Cellular Processes)、环境信息处理(Environmental Information Processing 第二层目前包括有 43 种子 pathway;第三层即为其代谢图;第四层为每个代谢图的具体注释信息。KEGGhttps:www.kegg.jp?KEEGG代谢图解读? 1、代谢中各种符号标识:代谢图中,一般就是酶,方框里面的数字代表EC编号;小圆圈代表代谢物,点开会出现C00668的信息,C代表compound,00668是这种化合物在KEGG中的编号。? KEGG中名字为特定物种种属英文缩写,比如酵母的糖酵解图,sce00010。3、KEGG富集:统计该物种的富集结果,红色边框的为上调的,绿色边框的为下调的。 KEGG Pathway富集不仅仅基于富集数据,人为的解读和挑选是必不可少的。因为:(1) 基因调控是个系统,而不仅作为1个孤立的pathway。

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一文读懂KEGG数据库

KEGG数据库介绍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,而且该方法在高量测序中已然成为数据中必不可少的一环。 这种方法依托的是由 Kanehisa实验室 在1995年开发的KEGG数据库,全称为 Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes(京都基因与基因组百科全书)。 具体的类及数据库如下:KEGG PATHWAY 数据库在所有子数据库中最重要也是最常用的就是KEGG PATHWAY,它包括大量由科研人员根据已有研究文献,过手动绘制的KEGG图,代表着代谢过程 概念1.KO号:表示不物种的,相当于所有物种的这一的并集,比如ko00020代表的 TCA 循环 (下图所示),下图的每个圆角矩形也代表着一个KO。 3.C号:表示化合物对于工具使用和kegg资源下载,会在后续文章中更新。

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    20W+喜爱的Pathview网页版 | 整合表达谱数据KEGG可视化

    16种连线类型4种节点类型操作网页版用示例展示了4个主要功能:多样本的KEGG视图,多样本的Graphviz视图,ID mapping和整合。 最后一个会得到可视化文件和的结果统计文件(可下载),耗时较长。 采用over-representation方法做(GO、GSEA富集一网打进)GAGE是一种自限性原假设的基因集方法,充利用了表达谱数据,并将表达数据为实验集和别进行处理 如果没有得到显著的,会自动选择靠前的几个。基因数据和化合物数据一起的时候,会先各自筛选,然后过meta将结果组合成更强大的全局统计量 p值。 ,而且多作为网页版最大的优势,有着完整的流程,支持多组学数据和连接公共

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    Pathview包:整合表达谱数据可视化KEGG

    什么是KEGG pathway?KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)是系统基因功能、基因组信息的数据库。 KEGG将基因组信息和基因功能信息有机地结合起来,过对细胞内已知生物学过程进行计算机化处理和将现有的基因功能解释标准化,对基因的功能进行系统化的KEGG的另一个用途是将基因组中的一系列基因用一个细胞内的子相互作用网络连接起来,如一个或是一个复合物,过它们来展现更高一级的生物学功能。为什么要用KEGG的代谢? (没钱买KEGG怎么办?REACTOME开源更强大)KEGG是进行生物体内代谢、代谢网络研究的强有力工具。 对差异基因进行pathway (代谢),就是把基因表达变化映射到具体的代谢网络中,可以研究某个实验条件下显著改变的代谢,在机制研究中显得尤为重要。

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    麦子陪你做作业(二):KEGG数据库的正确打开姿势

    KEGG的主要用途有:查询信息、信号检索,以及非常推荐的工具KEGG Mapper,它可以根据前期筛选得到的差异子列表去构建子调控网络,得到清晰简明的图。 作业三请以下子(人源)参与了哪些信号,并在信号中用粉红色标记表达下调的子,用黄色标记表达上调的子,给出基因匹配最多的信号图。? 注意颜色名称都要小写,否则KEGG识别不出来。?然后到KEGG主页,在最下方的工具里找到KEGG Mapper:?在新页面中选择Search & Color Pathway:? 作业四根据所给的芯片结果数据,差异变化从大到小排列,前50个子参与的信号,给出匹配度最高的信号图(要求用橙色orange标记上调基因,用青色cyan标记下调基因)我们从生信公司拿到了芯片数据 作业五在GEO数据库中检索到GSE18842,并使用GEO在线工具该数据集中tumor和control组间差异表达的子,并用KEGG Mapper进行,给出匹配度第2的,并用颜色标记:

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    麦子陪你做作业(二):KEGG数据库的正确打开姿势

    KEGG的主要用途有:查询信息、信号检索,以及非常推荐的工具KEGG Mapper,它可以根据前期筛选得到的差异子列表去构建子调控网络,得到清晰简明的图。 作业三请以下子(人源)参与了哪些信号,并在信号中用粉红色标记表达下调的子,用黄色标记表达上调的子,给出基因匹配最多的信号图。? 注意颜色名称都要小写,否则KEGG识别不出来。?然后到KEGG主页,在最下方的工具里找到KEGG Mapper:?在新页面中选择Search & Color Pathway:? 作业四根据所给的芯片结果数据,差异变化从大到小排列,前50个子参与的信号,给出匹配度最高的信号图(要求用橙色orange标记上调基因,用青色cyan标记下调基因)我们从生信公司拿到了芯片数据 作业五在GEO数据库中检索到GSE18842,并使用GEO在线工具该数据集中tumor和control组间差异表达的子,并用KEGG Mapper进行,给出匹配度第2的,并用颜色标记:

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    3钟了解GOKEGG功能富集

    “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,结题报告中都会看到一个标准的:功能富集。 而KEGG,大多数听说过KEGG的人都会把它当做一个基因(Pathway)的数据库,其实人家的功能远不止于此。KEGG是一个整合了基因组、化学和系统功能信息的综合数据库。 KEGG下属4个大类和17和子数据库,而其中有一个数据库叫做KEGG Pathway,专门存储不同物种中基因的信息,也是用的最多的一个,所以,久而久之,KEGG就被大家当做是一个数据库了。 以下图为例,我们别用GO的三大类和KEGG Pathway中的实例向大家展示GO和KEGG在各自数据库中本来的样子。03 如何做功能富集? 那么,怎么过DAVID进行功能富集,得到美美的结果呢?下节课程将会详细讲解DAVID使用及柱形图、气泡图制作。来源:“科研猫”

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    使用biopython解kegg数据库

    It is essentially a reversal of glycolysis with minor variations of alternative paths .这样就可以过字符串解,来获取对应的编号 对于KEGG数据的解,biopython还提供了专门的解函数,但是解函数并不完整,目前只覆盖了compound, map, enzyme等子数据库。 过list API获取human所有的pathway编号;2. 过get API获取每条pathway, 解其description信息,筛选出现了repair关键词的;3. 对于筛选出的过文本解获取该对应的基因;完整的代码如下>>> from Bio.KEGG import REST>>> human_pathways = REST.kegg_list(pathway biopython, 可以更加高效的使用KEGG API, 结合API的数据获取能力和python的逻辑处理能力,来满足我们的个性化需求。‍

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    经常提到的KEGG数据库是什么样子的

    KEGG(Kyoto encyclopedia of genes and genomes, )(https:www.kegg.jp)是系统基因功能、 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 KEGG数据库是进行生物体内代谢、代谢网络等研究的强有力工具之一。其整合了基因组、化学和系统功能信息综合性的数据库,由18个子数据库组成。如下图:可过颜色进行区。? 类别检索当我们想检索某一类型或者参与某过程的时,我们可以过点击首页的KEGG PATHWAY进入类别页面,选择感兴趣的某一类别进入。 包括名称、描述、类、药物、具体包括哪些基因、参考文献等。参考文献很重要!当我们初识一条时,了解它的最快、最优方法就是KEGG查看该的参考文献,进而对其进行较全面的了解。??3. KEGG ORTHOLOGY(KO),它是蛋白质(酶)的一个类体系,序列高度相似,并且在同一条上有相似功能的蛋白质被归为一组。

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    非肿瘤低灌水思

    DEGs的GO和KEGG富集 作者利用GeneCodis3在线工具对DEGs进行GO功能富集KEGG富集。 黑质相关样本DEGs的GO显示,DEGs主要在细胞凋亡、细胞死亡、凋亡调控等生物过程富集(图3A);KEGG富集显示DEGs主要在氧化磷酸化、帕金森病、MAPK信号、神经营养因子信号 图3.黑质相关样本DEGs的GO和KEGG图 全血相关样本DEGs的GO显示,DEGs主要在细胞凋亡、细胞增殖负向调控等生物过程富集(图4A);KEGG富集显示DEGs主要在MAPK信号 GO显示,普遍差异表达基因主要富集在细胞凋亡、程序性细胞死亡、程序性细胞死亡的负向调控等生物过程(图7B);KEGG富集显示其在氧化磷酸化、溶酶体、帕金森病、阿尔兹海默症、亨廷顿舞蹈病等富集 图8.普遍差异表达基因的验证小结 作者利用GEO数据库中的高量数据,结合metaMA包识别了DEGs,并过GO和KEGG富集阐明了DEGs参与的生物过程和信号,利用BioGRID数据库和Cytoscape

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    KEGG 下载 Pathway 数据

    进入KEGG物种列表,网址:https:www.kegg.jpkeggcatalogorg_list.html? 这里以小鼠为例,点击Ctrl+F查找物种小鼠的拉丁名Mus musculus 这里也可以用mouse来搜索,不过可以看到在kegg中含有三种鼠的信息。为了信息准确,最好使用拉丁名作为搜索条件。 ? 进入KEGG Orthology (KO) ? KEGG Orthology 提供了两种可供下载的格式,比如下载htext格式 如果提示连接不到网络,可以多次点击,国外网的原因。。。 ?

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    ggplot2| 绘制KEGG气泡图

    对生信中得到的一些基因,进行KEGG富集,达到对基因进行注释和类的目的。本文利用R语言的ggplot2包,从头带您绘制文献级别的KEGG富集气泡图。 不同软件得到的KEGG结果的列名称可能不一致,但是这几列几乎都会有。 二 绘制KEGG气泡图2.1初始化数据并绘制散点图ggplot(pathway,aes(Pvalue,PATHWAY)) +geom_point()? 可在以下几个方面进行优化:A:标题,横纵坐标轴;B:按照上基因的多少定义点的大小;C:根据P值定义点的颜色;2.2 修改点的大小#按照Gene个数定义点的大小ggplot(pathway,aes(Pvalue 四 参考资料ggplot2:数据与图形艺术好了,更换成自己的数据集即可以自己动手绘制KEGG气泡图了。

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    GO和KEGG富集(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,例如DAVID,但它们有些是收费的,有些不易于使用且很少维护。 富集:识别丰富的生物学,特别是GO术语,KEGG,Reactome,BioCarta,以及MSigDB中收集的其他等。此外,丰富的GO本体术语自动聚类以减少冗余以便于解释。 Metascape整合了GO、KEGG、UniProt和DrugBank等多个权威的数据资源,使其不仅能完成富集和生物过程注释,还能做基因相关的蛋白质网络和涉及到的药物。 (3)Step 3点Express Analysis 默认的Express Analysis会把许多个数据库的信号混一起,出现各种冗余。 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别展示GO一张图,以及KEGG一张图。

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    非肿瘤入门就能轻松2+

    这篇文章过DEGs筛选、加权基因共表达网络(WGCNA)、GOKEGG,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子机制,为溃疡性结肠炎基因治疗提供潜在的生物标志物。 过生物信息学溃疡性结肠炎数据集,为进一步探索炎症性肠病的发病机制提供理论参考,并有助于寻找潜在的靶基因。二.流程? 3.GO和KEGG 对上一步鉴定到的与疾病存在和进展关系最密切的棕色和绿松石色进行GO-BP(生物过程)和KEGG富集。表1展示了GO-BP和KEGG富集前3的条目。 棕色模块的DEGs在功能上主要涉及炎症反应(P = 4.88E-07),上主要是趋化因子信号(P=0.004195)(图4ab)。 绿松石模块中的DEGs在功能上主要涉及氧化还原(P = 9.70E-3),在上主要是代谢(P = 2.8E-09)(图4cd)?

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    GEO数据挖掘5

    GEO数据挖掘5sunqi2020713GEO数据挖掘5概述GO和KEGG富集KEGG全称 Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,由日本京都大学生物信息学中心的 Kanahisa 实验室于1995年建立根据基因组中的信息,原理是用计算机计算或者预测出比较复杂的细胞中的或者生物的复杂行为。 数据库能够把基因及表达信息作为一个整体的网络进行研究,俗点讲就是过基因寻找GO全称为gene ontology,由基因本体联合会(Gene Ontology Consortium)建立的数据库, 数据库对基因和蛋白功能进行限定和描述GEO数据挖掘离不来富集,单纯的差异表达基因不能说明什么问题,只有对基因根据现有知识做定义定位类,这样才能在生物学上解释这个差异,也就是故事才能讲顺了注释:GO 和KEGG的具体作用不再赘述,等代码实现完成之后后续再学习理论知识另外,KEGG和GO可以过软件实现,具体参考官网数据预处理用到的数据集为差异后得到的数据集deg,详情见上章rm(list =

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    GO、GSEA富集一网打进

    其中代表性的计算方式有两种:一是基于筛选的差异基因,采用超几何检验判断上调或下调基因在哪些GO或KEGG或其它定义的富集。 简单来讲就是比较lk是否显著高于nm,即上调基因中落在pathway的比例是否高于背景基因在这一的比例。 这就是常说的GO富集KEGG富集,可以做的工具很多,GOEAST是其中一个最好用的在线功能富集工具,数据库更新实时,操作简单,并且可以直接用之前介绍的方法绘制DotPlot。 这叫GSEA富集,注释信息可以是GO,KEGG,也可以是其它任何符合格式的信息。GSEA富集 - 界面操作详细讲述了GSEA的原理、可视化操作和结果解读。 并且不只支持GO、KEGG数据库,还支持Disease Ontology、MsEH enrichment analysis、Reactome等。

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    简单生信结合少量实验3+模板

    这篇文章过简单的生信对经利拉鲁肽治疗的小鼠心肌进行DEGs筛选、功能富集并鉴定hub基因,最后选择了MRASMAPK信号进行实验验证,探究了利拉鲁肽对糖尿病心肌病的保护作用机制。 图1 520个DEGs的热图(部)2.GO和KEGG富集 对DEGs进行GO和KEGG富集:GO生物过程:上调基因主要富集在肌肉系统、肌肉结构发育和解剖结构的形态发生;下调基因主要富集在化学刺激的检测和神经过程 使用MCODE插件进行模块,选择节点数小于4且MCODE得大于4的模块。并对模块进行KEGG富集来明确各个模块的功能。 图4C-E GLP-1对高糖诱导下细胞凋亡的影响6.GLP1过MRAS MAPK信号减轻高糖应激诱导的H9c2细胞凋亡 上文模块KEGG富集的结果表明,MRAS和MAPK信号可能在GLP hub基因并进行模块,得到了可供进一步机制研究的候选基因和列表。

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    基因富集算法介绍

    昨天我们介绍了富集的基本的内容:GOKEGG都是啥?。但是富集还是有很多不同的算法的,对于主要的算法过程其实不用太多了解,这个由专业人士来解决就行。 每个图片先看标题,这个GSEA其实是做了两个的GSEA的结果。其中绿色线条是一个,褐色线条是一个。?接着解释一下横坐标,横坐标代表的每个基因在数据集进行降序排序后的位置。 下图是把这两个当中想要研究的基因标注出来了。 ?中间部:代表在进行GSEA当中目标相关基因在基因的差异当中所处的位置。如果我们把横坐标移上去就是这个样子的了。 ? 最上面的那个部,则是GSEA富集当中的走势图。其中关于富集得到是来自于走势图的顶点部。 ? 写在最后基本上关于富集的内容就是这么多。过上面的内容,我们也发现,其实算法是固定的;背景数据库呢,虽然都是叫GO或者KEGG

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    miRPath:miRNA相关GO和KEGG功能

    对于mRNA数据,我们经常过GO和KEGG富集来进行功能,对于miRNA数据而言,我们可以过miRNA对应的mRNA来研究miRNA相关功能。 miRpath是一个在线网站,集成了miRNA靶基因数据库, 只需要输入感兴趣的miRNA Id, 就可以从靶基因数据库中获取miRNA对应的靶基因,然后进行GO和KEGG富集,网址如下http:www.microrna.grmiRPathv3 该数据库中集成以下3个miRNA靶基因数据库TarBaseTargetScanmicroT-CDS 支持以下几个物种的GO和KEGG富集HumanMouseD.melanogasterC.elegansR.NorvegicusD.RerioG.Gallus 过Species选择对应物种,在Add miRNAs框中输入感兴趣的miRNA ID,然后选择对应的靶基因数据库即可,kegg pathway运行结果如下所示? 这种热图反应的是每个miRNA靶基因的富集结果,每一行代表一个miRNA, 每一列代表一个pathway, 单元格的颜色该下富集的p值决定。2.

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    纯生信文章补几张免疫组化真的很重要!

    因此作者创新性地别从AS和剪接因子(SF)为RCC患者的预后层提供新的方法;并过构建AS和SF的调控网络,努力理解AS和SF对KIRC患者预后的相互作用机制。二、 流程?三、 结果解读1. 使用R的ClusterProfiler软件包对上述的基因进行KEGG。3:PPI网络展示了KIRC中前1000个预后相关AS事件的相互作用。 Table2:KEGG注释数据,详细记录了KIRC中前1000个预后相关的AS事件的基因富集:可以看到这些基因组合而成的富集信息。4:KEGG富集的圆形图和点图。 A中右半圈中不同颜色的色带代表了前12条显著的KEGG,左半圈列出的基因则富集了这12条。可见最热门的三个是:单纯疱疹感染,核糖体和自噬-其他。? SF和预后相关的AS事件的调控网络 作者从SpliceAid2中获得了66个剪接因子(SF)的信息,过单变量Cox回归获得12个预后相关的SF,对此进行KM生存

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