kegg的某种svg展示图

#!perl
use warnings;
use strict;
use SVG;
use File::Basename qw(basename);

die "perl $0 <sample.list> <pathway.sorted> <outprefix>
Note: support 24 colors to sample~
" if @ARGV != 3;

my (@file, @pwtmp, @pw2sp);

my $i = 0;
open PW, $ARGV[1] or die $!;
while(<PW>)
{
	chomp;
	my @tmp = split /\t/;
	$pwtmp[$i]{$tmp[0]} = 1;
	$i ++;
}

my $f = 0;
open SP, $ARGV[0] or die $!;
while(<SP>)
{
	chomp;
	my @ft = split;
	my $name = basename($ft[0]);
	my ($id) = $ft[0] =~ /^([^\.]+)/;
	push @file, $ft[1];
	open FA, $ft[0] or die $!;
	<FA>;
	for(my $n = 0; $n < @pwtmp; $n ++)
	{
		$pw2sp[$f][$n] = 1;
	}
	while(my $line = <FA>)
	{
		chomp($line);
		my @tmp = split /\t/, $line;
		for(my $j = 0; $j < @pwtmp; $j ++)
		{
			if(exists $pwtmp[$j]{$tmp[0]})
			{
				$pw2sp[$f][$j] = $tmp[4];
				last;
			}
		}
	}
	$f ++;
}

my $fn = @file;
my $pwn = @pwtmp;

my $svg = SVG->new(width => ($fn * 50 + 1100), height => 
### KEGG 数据库及其生物信息学分析工具 KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)是一个综合性的数据库资源,专注于系统生物学研究。它提供了多种类型的生物数据,包括基因组序列、化学物质以及代谢路径等[^5]。 #### 1. KEGG 的主要组成部分 KEGG 主要由以下几个部分组成: - **KEGG PATHWAY**: 提供手工绘制的细胞过程和代谢网络谱,用于理解分子相互作用和反应关系[^5]。 - **KEGG GENOME**: 收录了完整的基因组信息,支持比较基因组学的研究[^5]。 - **KEGG COMPOUND**: 包含已知的小分子化合物的信息,适用于药物开发和代谢工程领域[^5]。 #### 2. 生物信息学分析工具 为了更好地利用 KEGG 中的数据,许多第三方工具被开发出来以满足不同的需求: ##### (1)KAAS (KEGG Automatic Annotation Server) KAAS 是一种在线服务,能够自动将蛋白质序列映射到 KEGG Orthology (KO) 组,并进一步关联至相应的通路和其他功能注释[^6]。 ```bash curl -F "sequence=@your_protein_sequence.fasta" https://www.genome.jp/tools-bin/kaasLite.cgi?mode=blastatlas&org_list=all_bacteria > kaas_output.txt ``` ##### (2)KOBAS (Knowledge-based Omics Analysis System) KOBAS 能够执行基因集合的功能富集分析,特别是基于 KEGG 通路的分析。它可以识别哪些信号传导或代谢通路在给定的一组基因中显著富集[^7]。 ##### (3)Pathway Tools 尽管 Pathway Tools 并不完全依赖于 KEGG 数据库,但它可以从多个来源导入数据并构建本地化的代谢网络模型。对于希望深入挖掘特定物种代谢特性的研究人员来说非常有用[^8]。 #### 3. 结合其他工具扩展应用范围 除了上述专用工具外,还可以借助一些通用编程框架增强对 KEGG 数据的操作能力。例如 Python 库 `biopython` 提供了一个接口可以直接访问远程 KEGG API;而 R 包如 `clusterProfiler` 则允许用户轻松完成 GO 富集测试的同时也支持调用 KEGG 数据进行更复杂的下游分析[^9]。 ```r library(clusterProfiler) data(geneList, package="DOSE") eg <- enrichKEGG(gene = names(geneList)[abs(geneList) > 2], organism = 'hsa', pvalueCutoff = 0.05, qvalueCutoff = 0.2) print(eg) dotplot(eg) ```
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