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KEGG 下载 Pathway 通路数据

进入KEGG物种列表,网址:https://www.kegg.jp/kegg/catalog/org_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。 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。。。 ? htext格式如下 ?

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KEGG数据库与代谢通路图解读

第二层目前包括有 43 种子 pathway;第三层即为其代谢通路图;第四层为每个代谢通路图的具体注释信息。 KEGG https://www.kegg.jp/ ? KEEGG代谢通路图解读 ? 1、代谢通路中各种符号标识: 代谢通路图中,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,比如酵母的糖酵解通路图,sce00010。 3、KEGG富集分析: 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富集分析不仅仅基于富集分析数据,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。 (2) pathway富集分析的统计假设,并非在任何情况下都适用pathway富集分析,要观察、理解某个核心pathway中基因的相互作用,才能判断其中的基因变化是否有生物学意义。

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    KEGG数据库的12大代谢通路分类

    最近看到不少文章,从kegg数据库里面的下载了86个代谢通路的1660个基因,然后就针对这些代谢基因集做后续分析。 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 : 分类展示失调代谢通路 现在就给大家演示一下如何获取KEGG数据库的12大代谢通路以及其分类,首先KEGG官网在:https://www.genome.jp/kegg/pathway.html 进入官网就可以看到12大代谢通路分类 另外,通过观察KEGG官网 :https://www.genome.jp/kegg/pathway.html 的12大代谢通路,可以看到通路的id都是00开头,所以很容易使用下面的代码进行批量查询 : : 84个通路和对应的基因 但是很多文章说的是kegg数据库里面的下载了86个代谢通路的1660个基因,所以我重新认真看了看 KEGG官网 :https://www.genome.jp/kegg/pathway.html

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    展示DAVID富集分析结果中感兴趣的GO条目和KEGG通路

    相信大家对GO和KEGG富集分析并不陌生,有时候富集分析会得到很多显著的结果。全部展示,版面不够。 但是如果只展示前几个显著的GO条目或者KEGG通路的话,跟自己研究的对象相关的又不在里面。 今天小编就来帮助大家解决这个尴尬的问题,把我们感兴趣的GO条目和KEGG通路挑出来,然后再来画图。 如何使用DAVID做GO和KEGG富集分析,并且给大家演示了如何使用Excel,零代码展示GO和KEGG富集分析的结果。 只需要三步 1)下载DAIVD富集分析完整结果 GO富集分析结果 KEGG富集分析结果 2)挑出自己感兴趣的GO条目或者KEGG通路 这一步又有两种方法,第一种是做加法,从完整的结果里面挑出感兴趣的结果 KEGG一般展示10条结果。这样工作量比较小。另外一种方法是做减法,从完整结果里面删除不要的条目和通路。这里可以根据自己的喜好选择。确保挑选出来的结果格式跟原始结果格式是一致的。

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    R语言实现KEGG通路富集可视化

    用过KEGG的朋友应该都很熟悉里面的通路地图。你是否想过如果自己可以控制通路图将自己的基因绘制在一个通路图中,那么今天给大家介绍一个新推出的Bioconductor软件包pathview。 这个包可以进行KEGG富集分析。 pathview 绘制通路图 ? gene.data是需要提供的基因向量,默认是Entrez_ID。其由gene.idtype决定 cpd.data 指的药物分子的名称向量。 我们在绘图前必须先知道我们的通路ID以及所有基因对应的EntrezID 2. 通路图绘制实例 数据源: data(gse16873.d) data(demo.paths) 原始的kegg.native=TRUE时的图像绘制: pv.out <- pathview(gene.data

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    单基因生信分析流程(4)单基因的下游通路GO、KEGG或者GSEA

    clusterProfiler 是Y叔写的一个R包,可以用来做各种富集分析,如GO、KEGG、DO(Disease Ontology analysis)、Reactome pathway analysis 以及GSEA富集分析等。 而除了富集分析,他还可以非常方便的对富集分析结果进行可视化。这里使用clusterProfiler进行GO、KEGG以及GSEA富集分析。 source("http://bioconductor.org/biocLite.R") > biocLite('clusterProfiler') 2、ID转换 由于clusterProfiler富集分析推荐的输入文件是 Entrez ID,因此这里提取的是Entrez ID,接下来就可以进行富集分析了: # ========================================================

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    Pathview包:整合表达谱数据可视化KEGG通路

    Pathview是一个用于整合表达谱数据并用于可视化KEGG通路的一个R包,其会先下载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上的个性化处理,并且丰富其信息展示 什么是KEGG pathway? KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)是系统分析基因功能、基因组信息的数据库。 (没钱买KEGG怎么办?REACTOME开源通路更强大) KEGG是进行生物体内代谢分析、代谢网络研究的强有力工具。 对差异基因进行pathway分析 (代谢通路),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通路,在机制研究中显得尤为重要。 它可以用来整合、分析和可视化各种各样的生物数据:基因表达、遗传关联、代谢产物、基因组数据、文献和其他可映射到通路的数据类型。

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    没钱买KEGG怎么办?REACTOME开源通路更强大

    在一定程度上,可以替代收费的KEGG数据库,而且拓展出很多新的通路。 Expression 此部分展示参与上面所选通路的所有基因表达情况,表达数据来自基因表达图谱。可点击download下载基因表达数据以进行后续的个性化分析。 ? 2 Analyze Data 该数据库除了可以检索通路外,在首页点击Analyze Data,还可进行基因分析。 该工具支持两种类型的分析,第一种是分析一系列基因涉及到哪些具体的通路,另外一种是对比物种间的通路差异。两种分析显示的方式相同,都通过对通路标黄来显示(颜色可自行调整)。 Cytoscape教程1 Cytoscape之操作界面介绍 新出炉的Cytoscape视频教程 在Cytoscape Apps里有众多的插件工具用来实现不同的分析功能,同时还能与很多数据库关联,直接在电脑本地调用数据库中的数据进行网络分析

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    RNA-seq(10):KEGG通路可视化:gage和pathview

    这里我们先用另外一个R包 gage package (Generally Applicable Gene-set Enrichment for Pathway Analysis)进行KEGG 富集分析, Analysis) 进行通路分析。 一旦有了富集的通路list,就可以使用pathview 包进行通路可视化。当然这会用到上下调信息。 下面写一个函数,这样好循环画出上面产生的前10个通路图。 mmu04514.pathview.png 至此,KEGG 通路可视化完成 后记: 更详细的可视化见(可以从counts开始)

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    linux下kegg注释软件,网页工具KOBAS进行KEGG富集分析

    KOBAS也可以用命令行方式来分析,可以在download页面进行下载tarball格式的安装包,在linux终端用命令行来操作,下面分别以网页方式和命令行方式来进行KEGG富集分析 1.网页方式进行KEGG 富集分析 如上图,我们在Gene-list Enrichment这里,我们这里选择的是Emsembl Gene ID,然后选择物种Homo sapiens,然后将gene list粘贴过去,下面只勾选 KEGG Pathway,点击Run,这里会生成一个TaskID 一共生成了296条KEGG terms,这里生成的一个很大的表格,然后点击download,就能得到KEGG的富集分析,下个博客我在写怎么用命令行模式来进行 KEGG富集分析 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/128894.html原文链接:https://javaforall.cn

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    使用clusterProfiler进行KEGG富集分析

    KEGG pathway是最常用的功能注释数据库之一,可以利用KEGG 的API获取一个物种所有基因对应的pathway注释,human对应的API 链接如下 http://rest.kegg.jp/link 和GO富集分析类似,对于KEGG的富集分析也包含以下两种 1. Over-Representation Analysis 过表达分析其实就是费舍尔精确检验,分析的代码如下 ego <- enrichKEGG( gene = gene, keyType x <- GSEA( gene, TERM2GENE = go2gene, TERM2NAME = go2name) 对于KEGG富集分析的结果,clusterProfiler提供了以下几种可视化策略 5. browseKEGG 在pathway通路图上标记富集到的基因,代码如下 browseKEGG(kk, "hsa04934") 会给出一个url链接,示例如下 https://www.kegg.jp

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    差异分析KEGG注释简介

    前 · 言 第二单元最后一讲:差异分析KEGG注释简介 原来的bulk-RNA差异分析一般需要比较处理组(例如有三个样本)和处理组(例如也有三个样本),这里对于单细胞来讲,每个细胞就是一个样本,于是有 768个样本,但是还是不能直接进行差异分析,还是需要先分个组,看看哪些细胞离得更近,就划分为一组,最后对每个组进行比较 于是单细胞的差异分析在进行之前,就要先探索一下文章数据如何进行的分组 ? 的差异分析操作中,还是更偏向于使用CPM的结果 ? 差异分析 rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) load(file = '.. ,单细胞数据不一定会使用到常规的差异分析包,会有更好的算法等待着我们) 如何得到差异基因? 总结 这里只是作为单细胞的入门探索,不是利用真正的单细胞分析算法,算是个过渡阶段吧,接下来会进行真正的单细胞数据之3大R包使用

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    GO,KEGG富集分析工具——DAVID

    DAVID(https://david.ncifcrf.gov/home.jsp)是一个生物信息数据库,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 .发现功能相关的基因集合 3.聚类冗余的注释条目 4.寻找其他功能相关的但是不在列表中的基因 5.列出互作的蛋白质 此外,DAVID还可以进行基因ID的转换 DAVID最常用的功能就是进行基因功能富集分析 富集分析的作用是可以帮助生物学家们了解基因集合的生物学作用。 它的使用方法简单: STEP1 用户将感兴趣的基因集合粘贴到列表框中或者上传基因结合文件,文件的格式为每行一个基因,或基因间用逗号隔开。 STEP3 选择上传基因的类型,是背景基因结合还是要做功能富集的基因结合 STEP4 提交列表,submit list 提交列表后,根据上传基因选择物种,然后点击select species.就得到要分析的结果了

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    ActivePathways整合多维组学通路分析

    KEGG 数据库的308个 Hippo通路相关基因。 7. ENCODE project转录因子结合位点 (TFBS) 对应基因ChIP-seq数据。 在第三步(Fig. 1c),分别对单个组学数据集的基因列表进行类似的分析,以确定能够支持第二步中确定的整合通路分析结果的组学证据。 基因的非编码突变富集分析显示,24/47(51%)的样本群显示出显著的富集通路,若只分析与UTRs、启动子或增强子对应的非编码driver因子得分时,这些通路很显著。 03 基于通路的罕见突变癌基因优先排序 通路分析可以识别一些在基于基因的分析中无法检测到的基因。ActivePathways通过跨多个数据集更加增强了这种基因挖掘。 然而,这两种分析揭示了不同的基因:两种分析共同发现886个基因,1180个基因仅在基于通路分析中发现,540个基因仅在基于TF的分析中发现(Fig.4d)。

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    麦子陪你做作业(二):KEGG通路数据库的正确打开姿势

    KEGG的主要用途有:查询通路信息、信号通路检索,以及非常推荐的分析工具KEGG Mapper,它可以根据前期筛选得到的差异分子列表去构建分子调控网络,得到清晰简明的通路图。 作业二 查看KEGG中参与信号转导的信号通路,并点击mTOR信号通路,查看其关联的信号通路及调控的表型。 在KEGG首页上选择KEGG PATHWAY子数据库。 作业三 请分析以下分子(人源)参与了哪些信号通路,并在信号通路中用粉红色标记表达下调的分子,用黄色标记表达上调的分子,给出基因匹配最多的信号通路图。 然后到KEGG主页,在最下方的分析工具里找到KEGG Mapper: 在新页面中选择Search & Color Pathway: 然后填好物种、ID格式,把刚才的Entry和颜色贴进来,点Exec 作业五 在GEO数据库中检索到GSE18842,并使用GEO在线工具分析该数据集中tumor和control组间差异表达的分子,并用KEGG Mapper进行通路分析,给出匹配度第2的通路,并用颜色标记

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    麦子陪你做作业(二):KEGG通路数据库的正确打开姿势

    KEGG的主要用途有:查询通路信息、信号通路检索,以及非常推荐的分析工具KEGG Mapper,它可以根据前期筛选得到的差异分子列表去构建分子调控网络,得到清晰简明的通路图。 作业二 查看KEGG中参与信号转导的信号通路,并点击mTOR信号通路,查看其关联的信号通路及调控的表型。 在KEGG首页上选择KEGG PATHWAY子数据库。 作业三 请分析以下分子(人源)参与了哪些信号通路,并在信号通路中用粉红色标记表达下调的分子,用黄色标记表达上调的分子,给出基因匹配最多的信号通路图。 然后到KEGG主页,在最下方的分析工具里找到KEGG Mapper: 在新页面中选择Search & Color Pathway: 然后填好物种、ID格式,把刚才的Entry和颜色贴进来,点Exec 作业五 在GEO数据库中检索到GSE18842,并使用GEO在线工具分析该数据集中tumor和control组间差异表达的分子,并用KEGG Mapper进行通路分析,给出匹配度第2的通路,并用颜色标记

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    pathwayPCA:基于主成分分析通路分析

    导语 GUIDE ╲ 通路分析已经成为分析高通量组数据的一种有效的策略,通过结合已有的生物学知识(如KEGG数据库),一些基于通路的方法能够测功能相关基因的协调变化,还可以更多地揭示与疾病相关的潜在生物过程 因此,基因选择是通路分析中的一个重要问题。 本工作开发pathwayPCA分析工具,提供了基因选择、对sample-specific的通路的进行评估和可视化,以及性别特异性通路效应的分析。 这些评估的潜在变量代表了个体受试者的通路活性,然后可以用于执行综合通路分析,如多组学分析。 (4)提取驱动通路显著性的相关基因以及这些相关基因对应的数据进行进一步深入分析。 ,那么重点是怎样让你的工作准确有意义,pathwayPCA能够识别通路特异的主成分,使通路分析更加精细,还提供了各种分析功能。

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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。 这种分析方法依托的是由 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)。 ec编号:EC通路中的点表示相关的酶 rn编号:化学反应通路中的点只表示该点参与的某个反应、反应物及反应类型 在了解每种通路之前我们先学会在KEGG中切换每种通路类型 地址:https://www.kegg.jp KEGG的开发者根据不同生物之间基因和基因组的保守和变异,引入直系同源物(KO)的概念,使得KEGG通路图,BRITE层次结构和KEGG模块的参考数据集可以广泛应用于任何细胞生物。 ? 对于分析工具使用和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通路可视化

    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。 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和整合通路分析。 采用over-representation方法做通路分析(GO、GSEA富集分析一网打进) GAGE是一种自限性原假设的基因集分析方法,充分利用了表达谱数据,并将表达数据分为实验集和通路集分别进行分析处理 ,而且多通路分析作为网页版最大的优势,有着完整的通路分析流程,支持多组学数据和连接公共通路。 ) > #pathway analysis using gage 用gage做通路分析 > gse16873.kegg.p <- gage(gse16873, gsets = kegg.gs, + ref

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