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。
本文以分享代码为主,不过多涉及背景方面的知识,不太清楚的朋友可以自行查阅相关资料了解。这里只简单说下,TCGA 的 20 条肿瘤信号通路,分为两类:
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。
在本文中,作者提出了用于视频识别的SlowFast网络,本文的模型涉及以低帧率运行的Slow pathway,以捕获空间语义,以及以高帧率运行的Fast pathway,以高时间分辨率捕获运动。通过减少通道容量,可以使Fast pathway变得非常轻巧,但可以学习有用的时间信息以进行视频识别。本文的模型在视频中实现了动作分类和检测的强大性能,并且是由于本文的SlowFast概念的贡献而做出了巨大的改进。本文提出的SlowFast网络在多个视频动作识别的benchmark上(Kinetics, Charades and AVA),实现了SOTA的性能。
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。
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
这个代码技术含量非常高,大家如果提问绘图相关的,一定要学会生成测试数据哦。有了测试数据,大家就很容易去帮助你。
pathway 建立在ko 数据库的基础上,基于我们对生命活动中的分子相互作用和化学物质的反应的认识,构建了复杂的调控网络,采用通路图的形式,进行展示。
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:
对生信分析中得到的一些基因,进行KEGG富集分析,达到对基因进行注释和分类的目的。
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。
通常,方法需要访问在线KEGG数据库,因此需要时间。 例如,上面的命令需要几秒钟。 但是,有些是缓冲的,所以下次调用它时会更快。另一个有用的别名是检索所有通路ID的通道ID。 但是,必须首先指定您感兴趣的生物体。从上面的命令我们知道hsa(人类)是有效的生物体ID,所以让我们设置它然后获取路径列表:
KGML 是 KEGG Markup Language 的简写,用于存储pathway 中的相关元素。虽然通路图很生动,但是由于pathway的复杂性,我们很难只从图片就看到对应的基因等信息,KGML 文件作为存储pathway信息的另外一种格式,就能够很好的解决这个问题。
下载数据 切换到工作目录:cd d/生信技能树-视频直播/第七讲 kegg2gene(第六讲kegg数据解析结果) 暂时不用新的kegg注释数据为了能够统一答案 差异基因list和背景基因list 收
今天小编给大家带来一个很好用的RNA-seq 可视化的R包-RVA( RNAseq Visualization Automation)。“RVA”是一个功能集合,可有效地可视化RNAseq差异表达的分析结果,并利用Fisher精确测试方便有效地评估基因集或通路富集。该包用于RNA-seq分析中的下游可视化和通路富集分析真的是很实用和方便了。
-- 查询 select column1,column2 from table
最近看到一个发表在Bioinformatics期刊的R包ggpicrust2,可以对picrust2结果进行可视化。 文章网址:https://academic.oup.com/bioinformatics/advance-article/doi/10.1093/bioinformatics/btad470/7234609
https://www.embopress.org/doi/full/10.15252/msb.202110625
KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes,京都基因与基因组百科全书)是一个数据库资源,用于从分子水平的信息,了解生物系统(如细胞、生物体和生态系统)的高层次功能和效用。
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。当然这种方法有其局限性,在一定程度上忽略了特定物种内基因的变异信息。
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。
我在查找免疫相关lncRNA时发现了一个专门的网站:ImmReg: http://bio-bigdata.hrbmu.edu.cn/ImmReg/index.jsp
KEGG,全称“京都基因与基因组百科全书”,英文全称Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes。
单细胞初级8讲和高级分析8讲 单细胞分析十八般武艺1:harmony 单细胞分析十八般武艺2:LIGER 单细胞分析十八般武艺3:fastMNN 单细胞分析十八般武艺4:velocyto 单细胞分析十八般武艺5:monocle3 单细胞分析十八般武艺6:NicheNet
前面讲述了富集分析泡泡图的绘制,富集分析结果也可以用网络形式同时展示富集的条目以及对应的基因。
随着用户的增多,许多媒体公司从很多不同的角度需要多 CDN。在许多区域,对于冗余和故障转移,或者在许多高并发的大型活动中,多 CDN 可以分配和缓解负载。在多 CDN 体系结构中,流媒体服务的内容(图像、视频文件等)在不同地理区域的多个 CDN 提供商之间缓存。借助于智能负载均衡算法和在传输管道的不同点收集的数据,客户端的传入流量分布在这些多个 CDN 提供商之间,从而提供了更大的冗余和性能优势。
method有4种:VISION, AUCell, ssgsea和gsva。作者推荐VISION。
这里说一下,这个包的依赖包还是很多的,装起来有些麻烦,还是希望作者可以抽时间完善一下。🤓
Broad GDAC对TCGA的结果进行了整理和深入分析,相关的原始数据和分析结果可以通过网页的方式进行查看和下载,网址如下
提高程序运行效率的常见方法包括多进程和多线程两种,前面已经介绍了python中的多进程编程,今天来看下多线程在python中的实现。
开始用gage包进行富集分析,gage()函数需要fold change 和Entrez gene IDs
关于clusterProfiler这个R包就不介绍了,网红教授宣传得很成功,功能也比较强大,主要是做GO和KEGG的功能富集及其可视化。简单总结下用法,以后用时可直接找来用。
配体和受体通常在有限的空间范围内与多种复合物相互作用。考虑到这一点,作者提出了具有三个重要特征的collective optimal transport:首先,the use of non-probability mass distributions to control the marginals of the transport plan to maintain comparability between species(需要一点数学背景知识);其次,对CCC实施空间距离约束,以避免连接空间上相距较远的细胞;最后,将多种配体分布结合到多中受体分布以解释多种相互作用。
作者:聋言瞎面 审核:Listenlii 本文主要解决的问题: 1、QIIME2做完PICRUSt2后,只输出pathway id,如何比对得到pathway description? 2、PICRU
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。(KEGG在线数据库使用攻略)
复合糖作为糖类与蛋白质或者脂质结合的产物 ,在生物中分布广泛,具有重要的功能。GLYCAN 数据库收录了实验验证过的复合糖的信息,主要是结构信息。每条记录用G number 标识,比如 G00197。
Beyond Face Rotation: Global and Local Perception GAN for Photorealistic and Identity Preserving Frontal View Synthesis
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。
❝今天在帮朋友做数据分析的时候,由于基因数目比较多聚类后图非常臃肿,突然产生一个想法如何只对图形进行聚类但不显示聚类树,下面通过一个小例子来展示 ❞ 📷 📷 加载R包 主要使用ggdendro中的函数dendro_data来提取聚类标签 library(tidyverse) # install.packages("ggdendro") library(ggdendro) library(aplot) 导入数据 df <- read_tsv("data.xls") %>% column_to_rownam
它的github地址为:https://github.com/wu-yc/scMetabolism
加载需要的包 library(dplyr) library(ggpubr) library(tidyr) library(ggplot2) library(pheatmap) library(ggstatsplot) library(Hmisc) 读入数据 ’row.names’里不能有重复的名字 Duplicate row names expr <- read.table("ehbio.simplier.DESeq2.normalized.symbol.txt", row.names = 1, heade
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。
之前搜集免费生物AI插图时简单提到了通路数据库Reactome(https://reactome.org/), 那些精美的生物插图只能算是该数据库附赠的小礼品,他的主要功能还是作为一个开源的通路数据库,为相关领域的研究者提供直观的可视化生物信息学工具。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。(小广告,我们新一期的AI插图绘制课程马上要开班了,而且我们也对外提供插图绘制服务,欢迎联系train@ehbio.com获取更多信息。)
KEGG数据库是我们经常用的一个生物医学数据库,虽然KEGG网站用起来很方便,但是如果想批量获取数据并整理成结果的话,使用R语言处理无疑是一个比较好的选择。
Try to learn everything about something!
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云