功能分析之KEGG

本文介绍KEGG数据库的功能及使用方法,包括如何搜索、解读KEGG通路,以及如何下载和注释KEGG数据库。KEGG是一个整合基因组、化学及系统功能信息的资源,特别适用于研究基因功能、信号通路及其与表型的关系。

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基因功能分析,是指利用生物信息学和不同表达系统对基因的功能进行的预测、鉴定和验证。

KEGG是一个整合了基因组信息、化学信息和系统功能信息的数据库。

功能信息存储在PATHWAY数据库里,包括图解的细胞生化过程,如代谢、膜转运、信号传递、细胞周期,以及同系保守的子通路信息;

一,如果从功能出发,可以由功能到通路再到基因,迅速锁定某一功能的关键基因;

二,从基因出发,可以获得某个基因在信号通路中的角色(上下游关系)和生物学功能,深入理解基因与功能的关系。

基因 ------>  信号通路  -------> 表型 (论证一系列基因和表型的关系)

 KEGG PATHWAY

一级目录

    信号通路分成 Metabolism 、Genetic Information Processing、Environmental Information Processing 、Cellular Processes 、Organismal Systems 、Human Diseases、Drug Development

每一级目录又有多个二级目录,每二级目录下有多个相关的信号通路。

需要理解的知识点:

1、KEGG 通路的搜索、解读;中文教程

2、KEGG数据库的下载  (重点KEGG API)

3、注释KEGG通路  

( ①KAAS注释;②、kobas在线分析;③、Bioconductor对基因组注释 biocLite("AnnotationHub"))

参考:KEGG数据库简介

搜索KEGG通路如何解读KEGG通路注释KEGG通路

KEGG数据库中文教程

https://www.cnblogs.com/xudongliang/p/6845818.html

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzMTEwODk0Ng==&mid=2247484568&idx=1&sn=da229eb373d0beefcb868fee8968c57b&scene=21#wechat_redirect

### KEGG通路分析工具与方法 KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)是一个综合数据库资源,用于系统分析基因组信息及其功能。在生物信息学领域,KEGG通路分析是一种常用的技术,旨在通过整合基因表达数据、蛋白质互作网络以及其他生物学信息来揭示代谢途径和信号传导机制的变化。 #### 1. 差异表达基因的富集分析 差异表达基因(DEGs)可以通过多种软件包进行KEGG通路富集分析。这些工具能够评估哪些通路显著受到调控影响。常用的工具有: - **DAVID**: 提供了一个简单易用的界面来进行功能注释和路径富集分析[^2]。 - **ClusterProfiler**: 这是一款R语言中的强大工具,可以用来执行GO术语和KEGG通路的富集分析,并支持可视化输出[^1]。 ```r library(clusterProfiler) de_genes <- c("gene1", "gene2", "gene3") # 替换为实际的差异表达基因列表 kegg_enrichment <- enrichKEGG(gene = de_genes, organism = "hsa", pvalueCutoff = 0.05, qvalueCutoff = 0.2) dotplot(kegg_enrichment) # 可视化结果 ``` #### 2. 基于拓扑结构的通路分析 除了简单的富集分析外,还可以采用更复杂的基于通路拓扑结构的方法。这种方法不仅考虑了基因是否属于某个特定通路,还关注其在网络中的位置及与其他成员的关系。例如: - **SPIA (Signaling Pathway Impact Analysis)**: 结合了差异表达程度和通路拓扑特性,从而提高了检测灵敏度。 ```r install.packages("SPIA") library(SPIA) pathways_result <- SPIA(degenes = list(upregulated = up_genes, downregulated = down_genes), org = "hsa") summary(pathways_result) ``` #### 3. 数据预处理与过滤 对于来自大规模公共数据库的数据,在应用上述任何一种分析之前都需要经过严格的筛选过程。比如使用`GDCRNATools`可以从TCGA获取并整理lncRNA、mRNA以及miRNA的相关资料;同时借助函数如`gdcFilterSampleType()`去除不符合条件样本类型[^5]。 #### 4. 元数据分析的应用实例 当研究涉及多个独立队列或者跨平台比较时,则可能需要用到元分析策略。这有助于提高统计效能并减少假阳性率。有关微生物群落的研究案例可参见文献报道[^4]。 ---
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