【生物信息】利用ChatGPT解释GO分析中的关于Biological Processes的问题-优快云博客

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本文详细介绍了GO分析中evidence的含义，如ISS、TAS、IBA、IMP、IDA、IEA、NAS、IPI和EXP，以及qualifier如"involved_in"的意义。内容涵盖了GO证据代码的可靠性及其在生物过程（BP）注释中的应用，强调了实验验证证据的重要性，并讨论了如何根据证据选择可信的BP及其qualifier的考虑因素。

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利用ChatGPT解释GO分析中的一些问题

如何理解GO中的evidence：ISS，这是什么？
qualifier：involved_in是什么意思?
evidence：TAS是什么？
evidence: IBA是什么？
evidence: IMP是什么？
evidence：IDA是什么？
evidence: IEA是什么？
GO分析中，evidence： NAS是什么意思？
GO分析中，evidence:IPI是什么意思？
GO分析中，evidence:EXP是什么意思？
如何根据BP的evidence选择合适的BP？
如何根据evidence选择可信度较高的BP term
是否需要考虑其qualifier和pubmed等信息？
选择一个BP，应该考虑哪些evidence？考虑什么样的qualifier，是否必须包含pubmed？
每一个BP对应一个GO编号吗？
GO分析中的qualifer有哪些？分别是什么意思？

如何理解GO中的evidence：ISS，这是什么？

在Gene Ontology（GO）中，ISS代表Inferred from Sequence or Structural Similarity（基于序列或结构相似性推断）。它是一种GO证据代码，用于描述一个基因或蛋白质与其他已知基因或蛋白质在序列或结构上具有相似性，因此可以推断它们具有相似的生物学功能。

ISS证据是通过计算机算法分析基因或蛋白质序列和结构数据来确定的。例如，可以使用BLAST或PSI-BLAST算法将一个基因或蛋白质序列与数据库中的其他序列进行比较，以确定它们之间的相似性。如果它们之间的相似性足够高，那么可以假设它们具有相似的生物学功能，并为该基因或蛋白质分配一个ISS证据代码。

需要注意的是，ISS证据是一种推断证据，与实验验证得到的证据相比，其可靠性较低。因此，在使用GO注释和分析基因功能时，应该优先考虑实验验证得到的证据，如EXP、IDA和IPI证据代码。如果没有这些实验验证的证据，则可以考虑使用ISS证据代码进行注释和分析。