何为功能富集分析? 功能富集分析是将基因或者蛋白列表分成多个部分,即将一堆基因进行分类,而这里的分类标准往往是按照基因的功能来限定的.换句话说,就是把一个基因列表中,具有相似功能的基因放到一起,并和生物学表型关联起来. 何为GO和KEGG? 为了解决将基因按照功能进行分类的问题,科学家们开发了很多基因功能注释数据库,.这其中比较有名的一个就是Gene Ontology(基因本体论,GO)和Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes(京都基因与基因组百科全书,K

前言 本文主要演示GEO数据库的一些工具,使用的数据是2015年在Nature Communications上发表的文章Regulation of autophagy and the ubiquitin-proteasome system by the FoxO transcriptional network during muscle atrophy.[pubmed:25858807] 作者通过将FoxO1-3-4-floxed小鼠(FoxO1,3,4 f / f)与表达Cre重组酶的转基因系

在 KEGG 数据库中,把功能相似的蛋白质归为同一组,然后标上 KO 号.通过相似性比对,可以为未知功能的蛋白序列注释上 KO 号. 截止到 2015 年 6 月 12 日,KEGG 数据库中共收录了 3,904 个完整的基因组.其中 304 个为真核生物,3,600 个为原核生物.在真核生物中,共有 299 个物种(一个物种可能不止一个基因组),分为 172 科,227 属:在原核生物中,共有 1,858 个物种,分为 809 属. KEGG 对这些物种的基因序列构成了一个非冗余的 KEGG

️ AnnotationHub 目前最新的工具包叫做AnnotationHub,顾名思义,就是注释信息的中装站.通过它,能找到了几乎所有的注释资源.如果没有,你还可以根据已有的数据用它提供的函数进行构建. 1. 加载AnnotationHub library(AnnotationHub) ##获取数据库 ah = AnnotationHub() 2. 搜索自己所需数据库并下载 res <- query(ah,"Spinacia oleracea") spinach_org <

1.安装,加载所用到到R包 用BiocManager安装,可同时加载依赖包 source("https://bioconductor.org/biocLite.R") BiocManager::install("clusterProfiler") library(clusterProfiler) ##富集分析library(topGO) ###画GO图library(AnnotationHub) ##获取数据库library(BiocFileCache) ##依赖包

一直都搞不清楚这两者的具体区别. 其实初学者搞不清楚很正常,因为它们的本质是相通的,都是对基因进行归类注释的数据库. 建议初学者自己使用一下这两个数据库,应该很快就能明白其中的区别. (抱歉之前没讲清楚,甚至有可能误导大家了) 以下以一个案例来详细说明两者的区别: 推荐一个没有任何基础的人都能使用的gene set注释工具 http://www.webgestalt.org/option.php GCLC TFPI HSPB6 TSPOAP1 ITGA2B OSBPL7 BAIAP2L1 NOS

转载于 Original 2017-06-20 liuhui 生信百科 KEGG 数据库中,把功能相似的蛋白质归为同一组,然后标上 KO 号.通过相似性比对,可以为未知功能的蛋白序列注释上 KO 号.通过KEGG数据库的注释极大的方便我们进行生物学通路的研究,可以直接查看物种某条生物学通路上基因的存在情况. 最简单的方法是看公司给的KEGG注释或者直接下载本物种每个基因的注释结果(比如,植物Phytozome:动植物Ensemble),然后对应到自己的差异基因集里面. 当然如果自己的物种没有KE

目录 一.来源 二.结果 扁豆的染色体水平高质量组装 扁豆相关农艺性状的QTL定位 直系/旁系同源的演化和物种形成事件 与农艺性状相关基因的直系同源物 群体结构分析揭示扁豆遗传簇 豆荚发育过程中的基因表达 一.来源 Comprehensive genomic resources related to domestication and crop improvement traits in Lima bean. Nature Communications volume 12, Article nu

https://www.jianshu.com/p/6284f57664b9 目前对于variant进行注释的软件主要有4个: Annovar, SnpEff, VEP(variant Effect Predictor), Oncotator, 选择合适的软件注释variants对于下游分析是很关键的, 今天我们来比较下这4种软件在variants 注释上的差异,进而帮助我们选择更合适的注释软件. 首先简要介绍下这4个软件的一些特点: Oncotator: 主要用于癌症特异性突变位点的注释,下面

目录 来源 一.简介 二.结果 基因组组装 重复序列和转座子 基因组特征和基因注释 绿豆的驯化 豆科基因组复制历史 基于转录组分析的豇豆属形成 绿豆育种基因组资源 三.讨论 四.方法 材料 组装 SNP/INDEL 分析和全基因组比对 遗传图谱构建 转座子(TE)检测和重复序列屏蔽 基因预测和注释 转录因子(TF)鉴定 非编码RNA鉴定 转录组组装和豇豆物种形成分析 抗病基因鉴定 全基因组复制分析 来源 Kang, Y., Kim, S., Kim, M. et al. Genome seque

概念 利用蛋白质组学数据,结合基因组数据(DNA).转录组数据(RNA)来研究基因组注释问题,被称为蛋白质基因组学."蛋白质基因组学"一词由Jaffe 等于2004 年首次提出,作者采用串联质谱数据匹配DNA翻译得到氨基酸序列的方法,在仅有810 kb 大小的细菌基因组上直接鉴定开放阅读框(open reading frame,ORF),验证并补充.修订了约10%的ORF.后来这种质谱数据结合DNA 和RNA 数据的分析方法被应用到注释病毒基因组.原核生物基因组以及真核生物基因组. 本

转自公众号Eric生信小班.学习群体遗传套路 中科院昆明动物园吴东东研究团队联合国外研究团队2019年在Genome Biology发表题为Whole genomes and transcriptomes reveal adaptation and domestication of pistachio的研究论文,利用全基因组和转录组数据,系统研究了开心果在驯化与环境适应上的遗传机制,研究内容和方法采用群体基因组学的常规分析,包括基因组de novo.转录组.群体进化.选择位点分析,可作为群体基因

名词解释 De novo:拉丁文,从头开始的意思,de nove测序则是指在不需要任何参考序列的情况下对某一物种进行基因组测序,然后将测得的序列进行拼接.组装,从而绘制该物种的全基因组序列图谱. 重测序概念:重测序是全基因组重新测序的简称,是指是对已知基因组序列的物种进行不同个体的基因组测序,并在此基础上对个体或群体进行差异性分析.(没有组装的短的Reads序列) . . Reads:即我们通常说的读长的意思,它是指高通量测序平台直接产生的DNA序列. Contig:是指Reads基于Overl

RNA_seq pipline RNA_seq pipline PeRl 2018年3月7日 首先说明一下我做RNA-seq处理流程的文件树格式: RNA-seq/ data/ GRCh38.gtf chroms/ hg38/ samples/ SraAccList.txt sra/ fasta/ fastqc/ cufflinks_result/ tophat_result/ HTSeq_result/ tools/ Trimmomatic-0.36/ 1. 下载参考基因组序列信息及注释文件G

原文:https://cloud.tencent.com/developer/article/1078324 前言: bedtools等工具号称是可以代替普通的生物信息学数据处理工程师的!我这里用一个专题来讲解它的用法,其实它能实现的需求,我们写脚本都是可以做的,而且我强烈建议正在学编程的小朋友模仿它的各种功能来增强自己的脚本功力. BEDTools是可用于genomic features的比较,相关操作及进行注释的工具.而genomic features通常使用Browser Extensib

比较基因组学中,共线性的分析的图无疑是最漂亮的. 共线性分析可以很好地解释进化关系和多倍化事件. 本文主要介绍的是唐老师的Python版McScan(jcvi工具包),这个包很强大,但是其功能在官网的说明并不详细,在众人的博客中也比较零散. 我刚使用这个包的时候(2017年)还很难安装,需要预装各种依赖,不过现在的同学们很幸福了,可以直接用pip一键安装了. 软件包链接:https://github.com/tanghaibao/jcvi 安装过程很简单: pip install jcvi pi

这个需求是在生信分析中几乎天天用到,各种语言都能实现,也都各有特点.这次以perl为例. 已知 文件CT-VS-CON.All.xls为全部蛋白表达矩阵及其差异分析结果. 文件Homo_sapiens.ko为蛋白KEGG注释结果. 文件Homo_sapiens.fa为蛋白鉴定数据库(有的序列以多行展示). 需求 将以上三表整合为一个表,输出需要的信息. 实现 #! /usr/bin/perl -w use strict; =pod Description: combine table Autho

基因组注释工具ANNOVAR是一款非常好用的注释软件,功能强大,输出数据简单美中不足就是对于非人类物种来说UI不够完善,因此总结一下整个注释的过程,帮助别人快乐自己. 首先我们需要明确我们需要的数据和软件: 数据包括: all.gff3 #MSU的v7.0版本组装的注释文件 all.con #基因组序列 这样就是所有的输入文件了,现在我们列举一下需要用到的软件: gffread #gff3 to gtf gtfToGenePred #gtf to genePred (建库需要的文件) annov

但凡是做过基因表达数据分析的(芯片.RNA-seq,scRNA-seq),肯定是跑过基因集功能注释和通路富集的,因为它是研究未知基因集的利器. 但跑过之后老板肯定会给反馈,通常得到的注释都是没有太多意义的,偶尔能随缘得到一些满意的注释,所以常见的注释数据库是有显而易见的缺点的. 而往往我们是在验证时才使用注释,这种拿不准确数据来验证新的数据的方法确实值得思考. 那么GO和KEGG常见注释库到底有些什么缺点呢? 那就不得不去了解GO.KEGG是怎么来的 The Gene Ontology Cons

生命组学: 细菌和其他物种比,容易发生基因漂移,duplication和重排. 泛基因组学研究的一般思路是通过comparison找到特殊基因区域orspecific gene,研究其调控机制(即通过一维发现特殊三维结构,再利用一维结构解释特殊结构的形成机制eg:基因保守与保守空间结构vs非保守空间结构,同时找两种不同结构的物理位置分布),并向应用上扩展. 重测序与泛基因组的差异在于,重测序是将新测得的genome与referencegenome比较,辨别其中的差异,而泛基因组是将同一个物种中不