❶ 基因,蛋白與信號通路的關系
前幾天一個小夥伴問：怎麼查看一個基因和某一個通路之間的相關性。這里就簡單的提供一個可能的解決辦法，供有相同需求的小夥伴參考。
這里我們就假設我們想要查看ACE2和Cell Cycle信號通路之間有沒有關系。對於這樣的目的，我們第一步肯定是要查詢兩者在之前的研究當中是否有關系。
1. 確定之前的研究結果
對於之前研究結果的確定的話，我們可以通過genecards來查詢。genecards當中總結了這個基因應該參與哪些經典的通路。在genecards裡面匯總了KEGG等多個通路資料庫當中的信息。所以在這里，我們基本上能清楚這個基因主要是參與哪些基因。
經過查詢，我們發現基於這個基因本身的功能，它和Cell Cycle信號通路是沒有關系的。
2. 確定基因和信號通路內的基因的關系
經過上面的查詢，我們發現這個基因並不參與細胞周期信號通路的調控。那這個基因不參與這個通路並不能代表這個基因和通路內的基因沒有關系。因此，我們查看查看這個基因和通路內的基因是否存在關系。那麼首先第一步，就是需要知道通路內都有哪些基因。
2.1 查詢通路內的基因
我們可以通過KEGG等通路資料庫來查詢某一個通路內的基因都有哪些。這里我們推薦另外一個通路查詢資料庫: PathCards(https://pathcards.genecards.org/)。這個資料庫和我們剛剛提到的genecards是一個機構的。這個資料庫匯總了KEGG等多個資料庫的一個綜合性通路查詢資料庫。
在這個資料庫，我們輸入Cell Cycle即可獲得符合檢索條件的通路，進一步的我們可以看到這個通路內都有哪些基因。
就這樣，我們就獲得了目標通路的所有基因了。
2.2 蛋白相互作用分析
在我們獲得基因之後，最基本的相互作用分析，能想到的就是我們之前介紹的蛋白相互所有分析(PPI)，我們可以把獲得的基因內的所有基因以及目標基因(ACE2)，統一放到STRING裡面，就可以查看ACE2和其他基因有沒有關系了。
經過分析，我們發現，ACE2隻是在文本挖掘的結果當中與CDK4基因可能存在相互作用關系。這個結果照這個情況來看，還不是特別確定。因此在目前的蛋白相互相互作用的層面，有可能這這個基因和細胞周期相關基因是沒有關系的。
2.3 共表達分析
👆我們做的是在蛋白層面觀察基因之前是否存在相互作用關系。但是在mRNA層面的話，還沒有查看具體的相關性。這個時候，我們用到的就是類似晶元或者RNA-seq方面的東西了。之前我們在單基因如果開展研究的帖子當中，提到了過最好是能在GEO裡面找到有人做過的相關敲除或者過表達這個基因的晶元。這樣的話，我們查看一下差異基因就可以了。經過查詢，我們發現並沒有ACE2相關的過表達/敲除晶元
既然沒有的話，那我們就只能使用疾病相關的數據來提取目標基因的表達，來進行相關分析，進而來查看這些基因的是否存在共表達關系了。如果是腫瘤研究的話，那直接就使用TCGA的數據就可以來進行研究。如果是其他疾病的話，那可能就需要去GEO裡面搜索自己想有的數據集了。對於TCGA的數據，也是有很好的資料庫來直接得到分析結果的。例如，我們這里想要看在腸癌當中ACE2和這些基因的關系，那麼我們就可以在cbioportal資料庫當中，尋找共表達基因。這樣，我們就可以獲得和ACE2存在共表達關系的基因了。
由於細胞周期相關的基因有100+，我們不能一個一個來檢索相關結果。所以我們就把相關的結果全部下載下來之後，在excel當中進行一下vlookup一下。最後我們發現，ACE2和16個細胞周期相關基因存在共表達關系。
寫到最後
最後我們的共表達分析當中，可以找到和16個和目標基因相關的存在共表達關系。但是由於只是相關分析，我們並不清楚說這些基因和目標基因到底是誰影響誰，所以只能說通過後續的實驗來進行驗證。另外的話，我們這里做的還是簡單的看基因和基因之間的相關性。進一步的，我們其實可以通過一些演算法類似GSVA來評價細胞周期的整個通路和基因是否具有相關性。這樣的話，可能更好吧。不過這樣做法需要一定的門檻。沒有上面我們介紹的這些簡單。所以還是可以先從簡單的來學習的。
免責聲明· 我要投稿
ACE2資料庫通路基因查詢關系分析
18
打賞
國際數據國內數據更新於 更多數據 >
確診
疑似
治癒
死亡
相關推薦
RNA-蛋白質結合位點預測
❷ GDSC資料庫：信號通路和葯物
GDSC：Genomics of Drug Sensitivity in Cancer
https://www.cancerrxgene.org/
以後可以結合TCGA、GEO，挖掘信號通路和葯物關系
標記一下~~~
❸ 信號通路都會在kegg查到嗎
可以。
我們可以利用KEGG資料庫中的KEGGMapper工具查詢多個基因信號通路。根據基因表達差異列表，利用KEGGMapper進行轉換。
首先，我們將需要查詢的基因名稱在Uniprot網址上進行ID轉換（見前一篇文章），形成的Excel文件中Entry那一欄就是我們查詢到的基因UniprotID了。
根據表達差異，將含UniprotID和Expression對應，值得注意的是部分基因查詢不到對應的Uniprot，或者一個基因對應多個Uniprot，根據自己的內容選擇對應的。可以設置顏色對表達上調或下調進行顏色區分，在Entry一欄旁設置一欄color，我們可以上調設置為「red」,下調設置為「blue」。（顏色必須用英文小寫字母，大寫不能識別）。然後將Entry 和color兩欄復制，輸入「,fgcolor」,點擊「Exec」。
根據查詢結果，選擇你需要的結果。我們選擇第一個，TGF-beta信號通路（human）。這樣我們很清晰的看到我們查詢的基因在TGF-Beta信號通路中位置和關聯。並且通過顏色即可識別該基因上調還是下調。
❹ 怎麼一次下載kegg資料庫中的全部通路數據
kegg 中的通路怎麼運用到基因
這個只是皮毛介紹一下KEGG，具體操作還要自己摸索的，用文字不好描述，我還是會一點的，就是先將基因的序列下載下來，上傳到KEGG，KEGG會將基因的信號通路網址信息發到你郵箱里，你就可以看到你的目的基因在那些信號通路里有，我有篇這方面的文章發在蠶業科學上，不過剛接受
最簡單，但是未必最有效的辦法，但是最快 抽個樣本，把你的目標基因打上標記，然後建立一個模型，比如決策樹等等 模型質量不錯的情況下跑全庫，然後找出分類結果為你目標分類的記錄
❺ 如何查找兩個基因是否在信號通路間存在聯系
代謝通路：目前在通路資料庫(PATHWAYdatabase)中代謝通路是建立得最好的，有大約90個參考代謝途徑的圖形。每個參考代謝途徑是一個由酶或EC號組成的網路。利用如下方法可通過計算機構建出生物體特有的代謝通路：先根據基因的序列相似性和位置相關性確定基因組中酶的基因。然後合理地安排EC號。最後將基因組中的基因和參照通路中用EC號編號的基因產物結合起來。
❻ 如何在資料庫中查詢和某種疾病相關的信號通路
我覺得應該是將獲得的DNA序列通過BLAST與NCBI上的序列比對，獲得與目的DNA序列最相近的同源序列，根據同源序列的基因功能推斷此基因可能的功能。
❼ reactom 和kegg信號通路哪個更權威
KEGG好像是個資料庫吧！程序或軟體我還沒聽說過，我搞競賽那會兒都是用實驗方法，我當年全國競賽實驗考試就是限定時間內降解一個娃哈哈礦泉水瓶！
❽ camp信號通路的作用機制
cAMP信號通路是環核苷酸信號傳導通路的一種。和大部分信號傳導類型的通路一樣，cAMP通路是從細胞外信號與相應受體結合開始，然後通過調節細胞內第二信使cAMP的濃度來調節下游細胞內信號傳導。
傳導通徑
❾ 如何研究信號傳導通路請問研究某種受體或蛋白的下游信號傳導通路，實驗設計的一般方法，都有哪些謝謝
在KEGG或BioCarta這些pathway資料庫里找到你感興趣的通路，在pathway圖上找到你感興趣的蛋白後就能確認它的下游。實驗方法大體上就是上調（瞬時表達、mimics）或下調（Knockout、RNAi）你的Gene of Interest，再檢測下游的蛋白發生了上調還是下調，看看你的GOI和它們什麼聯系。
❿ 如何研究lncrna與mrna的關系
1．LncRNA簡要
LncRNA是一類轉錄本長度超過200nt的RNA，它們本身並不編碼蛋白，而是以RNA的形式在多種層面上（表觀遺傳調控、轉錄調控以及轉錄後調控等）調控基因的表達水平。生物體內含量相相當豐富，約佔RNA的4-9%（mRNA約佔1-2%）。LncRNA的組織特異性及特定的細胞定位，顯示lncRNA受到高度嚴謹的調控，目前已知其與發育、幹細胞維持、癌症及一些疾病相關。雖然近年來隨著基因晶元及第二代高通量測序技術的廣泛運用，lncRNA不斷被發現，但此類轉錄本的確切功能還未知。目前市場上的lncRNA晶元通常將lncRNA與mRNA設計在一起，RNASeq數據中也包含lncRNA, mRNA序列，因此可以通過分析lncRNA與mRNA表達相關性對lncRNA進行功能注釋。
2．分析流程圖
3. 分析內容
①計算LncRNA與mRNA表達相關性，根據設定的域值篩選lncRNA與mRNA關系對，構建LncRNA與mRNA共表達網路，如下是全局網路
②基於lncRNA與mRNA表達相關性以及lncRNA與mRNA基因組位置近鄰關系，得到lncRNA的潛在靶標基因，對差異表達的lncRNA靶標基因進行功能注釋以及功能富集分析，如下是功能富集的GO的Barplot圖和差異lncRNA的Heatmap圖
③研究lncRNA與mRNA的共表達網路的拓撲學特性，基於度篩選網路拓撲上重要的lncRNA，這些lncRNA極有可能是與研究背景相關的lncRNA，如下是重要lncRNA與mRNA的局部共表達子網路
④客戶提供研究背景相關一組基因，根據表達相關性可以找出與這組基因相關的lncRNA，從而構建出感興趣的共表達網路。通過構建的共表達網路能進一步找到感興趣的 hub lncRNA。
lncRNA深度挖掘分析
一、差異lncRNA靶基因預測
lncRNA的靶基因較為復雜,主要分為正式和反式兩種作用機制.lncRNA作用機制與miRNA類似,均可以通過調控相應的mRNA來行使功能,所以靶基因的預測在科學研究中都顯得非常必要。
二、靶基因Gene Ontology分析
我們將靶基因向gene ontology資料庫的各節點映射,計算每個節點的基因數目.
三、靶基因Pathway分析
信號通路分析需要完備的注釋信息支持，通過整合KEGG、Biocarta、Reactome等多個資料庫的信息可以精確檢驗來進行Pathway的顯著性分析。
四、lncRNA與調控基因的表達機制
通過整合lncRNA的信息和靶基因之間的關系,我們可以得到一個lncRNA與靶基因之間的調控網路圖.
五、 轉錄因子結合位點預測
對於差異表達lncRNA，提取轉錄起始位點上下游序列,使用預測程序對其轉錄因子結合位點進行預測.
六、基因關聯分析
現在市面上的lncRNA晶元均含有mRNA的表達探針,通過將lncRNA的靶基因分析結果與晶元上mRNA的表達結果做關聯分析,可以更進一步的分析lncRNA的功能。
七、信號通路調控網路構建：
實驗中基因同時參與了很多Pathway，通過構建信號通路調控網路，從宏觀層面看到Pathway之間的信號傳遞關系，在多個顯著性Pathway中發現受實驗影響的核心Pathway，以及實驗影響的信號通路之間的調控機理。
八、lncRNA的功能分析
根據lncRNA最新的功能資料庫，利用生物信息學工具，做出Function-Tar-Net圖表，從而得出lncRNA與功能的關系