前面已经探究了KEGG富集分析的做法，但是存在一些问题。现在进行一些尝试： 尝试1：直接用斑马鱼的基因组为背景进行富集分析：【做KEGG富集分析，必须要：KEGG，NCBI和UniProt的基因编码形式，如果不是，就需要转换】 但是我的基因最先是NCBI蛋白序列的基因编码，因此要先找到蛋白编码与NCBI中Gen
前言 在生物信息学数据分析中，许多分析软件都是基于R开发的。这里介绍一个可以在Python 中进行基因富集分析的Python 软件 GSEAPY (Gene Set Enrichment Analysis in Python) GSEApy is a python wrapper for GESA and Enrichr. It’s used for convenient GO enrichments and
RStudio中使用BiocManager安装包 install.packages("BiocManager") install.packages("ggplot2") 安装对应版本的Rtools 详细指导说明 安装连接 安装完成后，使用命令安装KEGGREST以及所需要的相关包 BiocManager::install("KEGGREST") BiocManager::install("fmcsR") devtoo
1. KEGG 现在自己用到的KEGG数据库主要是功能注释，下面谈一下我再用KEGG 时候的经验吧。 首先在kaas上传数据做基因的注释。 我们用的是prokka注释过后的faa文件：是蛋白序列。 当然基因序列也可以。 kaas 比对网站 https://www.genome.jp/tools/kaas/ 得到的结果会在kaas的
不得不感慨，现代信息技术造就的海量数据给了我们许多便利，越来越多的医学研究项目认识到数据的力量，将重心转移到数据上来。已发表数据可以利用起来，做新的分析挖掘，找出事物之间未曾发现的关联；或者整合零散的信息建立新的数据库；或开发新的算法，成为更有力的数据分析工具。这不，2017年国自
不得不感慨，现代信息技术造就的海量数据给了我们许多便利，越来越多的医学研究项目认识到数据的力量，将重心转移到数据上来。已发表数据可以利用起来，做新的分析挖掘，找出事物之间未曾发现的关联；或者整合零散的信息建立新的数据库；或开发新的算法，成为更有力的数据分析工具。这不，2017年国自
除了信号通路，KEGG还有这么多功能！KEGG数据库是由京都大学化学研究所提出建立并维护的，该数据库的特色是一系列经人手绘制而成KEGG代谢路径图的构成，以代表关于代谢以及其他细胞与生物机能的实验成果。总之，KEGG是从代谢通路这方面起家的，后来慢慢壮大，其他的通路也做得不错了。如果你研究
KEGG 通路富集分析 KEGG数据库 KEGG（京都基因和基因组百科全书）数据库是日本京都大学生物信息学中心的Kanehisa实验室于1995年建立了的生物信息学数据库。现在是基因组测序和其他高通量实验技术产生的大规模分子数据集的整合和解释的重要生物信息数据参考知识库。KEGG是一个整
13 对发生拷贝数变异的基因进行 KEGG 注释 数据准备 首先还是同样的读入数据，进行一定的处理。我们同样用 VEP 注释后的 maf 文件，然后取出需要用到的几列 rm(list=ls()) options(stringsAsFactors = F) library(dplyr) library(stringr) # 读入数据 laml = read.maf('./7.anno
KEGG PATHWAY Database KEGG PATHWAY 数据库是一个手工画的代谢通路的集合，包含以下几方面的分子间相互作用和反应网络： 1.新陈代谢 2.遗传信息加工 3.环境信息加工 4.细胞过程 5.生物体系统 6.人类疾病 7.药物开发 PATHWAY的五种类型 仅仅第一种参考通路(reference pathway)
win10-R语言3.6.2-Bioconductor依赖管理&&KEGG富集分析&&通路图&&pathview报错解决 一、环境准备 下载安装包（64位），（如果没有翻墙，选择国内的源进行下载）链接如下： https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/bin/windows/base/R-3.6.2-win.exe 其他版本可以打开https://mirrors
MetaboAnalyst是做代谢的R包，功能十分强大。也开发了web版本，代谢组学的分析这里不介绍，主要讲讲它开发的多组学分析的相关内容。 既然是做代谢的工具，即使是增加了多组学内容，肯定也是以代谢为核心。以代谢组为中心的多组学分析想想无非就是以下几点：多元变量统计分析、网络分析、pathw
输入数据格式 pathway = read.table("kegg.result",header=T,sep="\t") pp = ggplot(pathway,aes(richFactor,Pathway)) #Pathwy是ID，richFactor是富集的基因数目除以背景的基因数目 # 改变点的大小 pp + geom_point(aes(size=R0vsR3)) # 以基因的数目表示点大小 pbubble = pp
clusterProfiler没有显性的接口，但是可以直接扣取clusterProfiler里的函数。 核心函数就是get_GO_data GO_DATA <- get_GO_data("org.Hs.eg.db", "BP", "SYMBOL") 可以看到输入的是GO数据库，选定类别，基因名字类型，输出的就是整个数据库。 但是想调用这个函数没那么简单，得导入
