❶ 基因,蛋白与信号通路的关系
前几天一个小伙伴问：怎么查看一个基因和某一个通路之间的相关性。这里就简单的提供一个可能的解决办法，供有相同需求的小伙伴参考。
这里我们就假设我们想要查看ACE2和Cell Cycle信号通路之间有没有关系。对于这样的目的，我们第一步肯定是要查询两者在之前的研究当中是否有关系。
1. 确定之前的研究结果
对于之前研究结果的确定的话，我们可以通过genecards来查询。genecards当中总结了这个基因应该参与哪些经典的通路。在genecards里面汇总了KEGG等多个通路数据库当中的信息。所以在这里，我们基本上能清楚这个基因主要是参与哪些基因。
经过查询，我们发现基于这个基因本身的功能，它和Cell Cycle信号通路是没有关系的。
2. 确定基因和信号通路内的基因的关系
经过上面的查询，我们发现这个基因并不参与细胞周期信号通路的调控。那这个基因不参与这个通路并不能代表这个基因和通路内的基因没有关系。因此，我们查看查看这个基因和通路内的基因是否存在关系。那么首先第一步，就是需要知道通路内都有哪些基因。
2.1 查询通路内的基因
我们可以通过KEGG等通路数据库来查询某一个通路内的基因都有哪些。这里我们推荐另外一个通路查询数据库: PathCards(https://pathcards.genecards.org/)。这个数据库和我们刚刚提到的genecards是一个机构的。这个数据库汇总了KEGG等多个数据库的一个综合性通路查询数据库。
在这个数据库，我们输入Cell Cycle即可获得符合检索条件的通路，进一步的我们可以看到这个通路内都有哪些基因。
就这样，我们就获得了目标通路的所有基因了。
2.2 蛋白相互作用分析
在我们获得基因之后，最基本的相互作用分析，能想到的就是我们之前介绍的蛋白相互所有分析(PPI)，我们可以把获得的基因内的所有基因以及目标基因(ACE2)，统一放到STRING里面，就可以查看ACE2和其他基因有没有关系了。
经过分析，我们发现，ACE2只是在文本挖掘的结果当中与CDK4基因可能存在相互作用关系。这个结果照这个情况来看，还不是特别确定。因此在目前的蛋白相互相互作用的层面，有可能这这个基因和细胞周期相关基因是没有关系的。
2.3 共表达分析
👆我们做的是在蛋白层面观察基因之前是否存在相互作用关系。但是在mRNA层面的话，还没有查看具体的相关性。这个时候，我们用到的就是类似芯片或者RNA-seq方面的东西了。之前我们在单基因如果开展研究的帖子当中，提到了过最好是能在GEO里面找到有人做过的相关敲除或者过表达这个基因的芯片。这样的话，我们查看一下差异基因就可以了。经过查询，我们发现并没有ACE2相关的过表达/敲除芯片
既然没有的话，那我们就只能使用疾病相关的数据来提取目标基因的表达，来进行相关分析，进而来查看这些基因的是否存在共表达关系了。如果是肿瘤研究的话，那直接就使用TCGA的数据就可以来进行研究。如果是其他疾病的话，那可能就需要去GEO里面搜索自己想有的数据集了。对于TCGA的数据，也是有很好的数据库来直接得到分析结果的。例如，我们这里想要看在肠癌当中ACE2和这些基因的关系，那么我们就可以在cbioportal数据库当中，寻找共表达基因。这样，我们就可以获得和ACE2存在共表达关系的基因了。
由于细胞周期相关的基因有100+，我们不能一个一个来检索相关结果。所以我们就把相关的结果全部下载下来之后，在excel当中进行一下vlookup一下。最后我们发现，ACE2和16个细胞周期相关基因存在共表达关系。
写到最后
最后我们的共表达分析当中，可以找到和16个和目标基因相关的存在共表达关系。但是由于只是相关分析，我们并不清楚说这些基因和目标基因到底是谁影响谁，所以只能说通过后续的实验来进行验证。另外的话，我们这里做的还是简单的看基因和基因之间的相关性。进一步的，我们其实可以通过一些算法类似GSVA来评价细胞周期的整个通路和基因是否具有相关性。这样的话，可能更好吧。不过这样做法需要一定的门槛。没有上面我们介绍的这些简单。所以还是可以先从简单的来学习的。
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ACE2数据库通路基因查询关系分析
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❷ GDSC数据库：信号通路和药物
GDSC：Genomics of Drug Sensitivity in Cancer
https://www.cancerrxgene.org/
以后可以结合TCGA、GEO，挖掘信号通路和药物关系
标记一下~~~
❸ 信号通路都会在kegg查到吗
可以。
我们可以利用KEGG数据库中的KEGGMapper工具查询多个基因信号通路。根据基因表达差异列表，利用KEGGMapper进行转换。
首先，我们将需要查询的基因名称在Uniprot网址上进行ID转换（见前一篇文章），形成的Excel文件中Entry那一栏就是我们查询到的基因UniprotID了。
根据表达差异，将含UniprotID和Expression对应，值得注意的是部分基因查询不到对应的Uniprot，或者一个基因对应多个Uniprot，根据自己的内容选择对应的。可以设置颜色对表达上调或下调进行颜色区分，在Entry一栏旁设置一栏color，我们可以上调设置为“red”,下调设置为“blue”。（颜色必须用英文小写字母，大写不能识别）。然后将Entry 和color两栏复制，输入“,fgcolor”,点击“Exec”。
根据查询结果，选择你需要的结果。我们选择第一个，TGF-beta信号通路（human）。这样我们很清晰的看到我们查询的基因在TGF-Beta信号通路中位置和关联。并且通过颜色即可识别该基因上调还是下调。
❹ 怎么一次下载kegg数据库中的全部通路数据
kegg 中的通路怎么运用到基因
这个只是皮毛介绍一下KEGG，具体操作还要自己摸索的，用文字不好描述，我还是会一点的，就是先将基因的序列下载下来，上传到KEGG，KEGG会将基因的信号通路网址信息发到你邮箱里，你就可以看到你的目的基因在那些信号通路里有，我有篇这方面的文章发在蚕业科学上，不过刚接受
最简单，但是未必最有效的办法，但是最快 抽个样本，把你的目标基因打上标记，然后建立一个模型，比如决策树等等 模型质量不错的情况下跑全库，然后找出分类结果为你目标分类的记录
❺ 如何查找两个基因是否在信号通路间存在联系
代谢通路：目前在通路数据库(PATHWAYdatabase)中代谢通路是建立得最好的，有大约90个参考代谢途径的图形。每个参考代谢途径是一个由酶或EC号组成的网络。利用如下方法可通过计算机构建出生物体特有的代谢通路：先根据基因的序列相似性和位置相关性确定基因组中酶的基因。然后合理地安排EC号。最后将基因组中的基因和参照通路中用EC号编号的基因产物结合起来。
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我觉得应该是将获得的DNA序列通过BLAST与NCBI上的序列比对，获得与目的DNA序列最相近的同源序列，根据同源序列的基因功能推断此基因可能的功能。
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KEGG好像是个数据库吧！程序或软件我还没听说过，我搞竞赛那会儿都是用实验方法，我当年全国竞赛实验考试就是限定时间内降解一个娃哈哈矿泉水瓶！
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cAMP信号通路是环核苷酸信号传导通路的一种。和大部分信号传导类型的通路一样，cAMP通路是从细胞外信号与相应受体结合开始，然后通过调节细胞内第二信使cAMP的浓度来调节下游细胞内信号传导。
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在KEGG或BioCarta这些pathway数据库里找到你感兴趣的通路，在pathway图上找到你感兴趣的蛋白后就能确认它的下游。实验方法大体上就是上调（瞬时表达、mimics）或下调（Knockout、RNAi）你的Gene of Interest，再检测下游的蛋白发生了上调还是下调，看看你的GOI和它们什么联系。
❿ 如何研究lncrna与mrna的关系
1．LncRNA简要
LncRNA是一类转录本长度超过200nt的RNA，它们本身并不编码蛋白，而是以RNA的形式在多种层面上（表观遗传调控、转录调控以及转录后调控等）调控基因的表达水平。生物体内含量相相当丰富，约占RNA的4-9%（mRNA约占1-2%）。LncRNA的组织特异性及特定的细胞定位，显示lncRNA受到高度严谨的调控，目前已知其与发育、干细胞维持、癌症及一些疾病相关。虽然近年来随着基因芯片及第二代高通量测序技术的广泛运用，lncRNA不断被发现，但此类转录本的确切功能还未知。目前市场上的lncRNA芯片通常将lncRNA与mRNA设计在一起，RNASeq数据中也包含lncRNA, mRNA序列，因此可以通过分析lncRNA与mRNA表达相关性对lncRNA进行功能注释。
2．分析流程图
3. 分析内容
①计算LncRNA与mRNA表达相关性，根据设定的域值筛选lncRNA与mRNA关系对，构建LncRNA与mRNA共表达网络，如下是全局网络
②基于lncRNA与mRNA表达相关性以及lncRNA与mRNA基因组位置近邻关系，得到lncRNA的潜在靶标基因，对差异表达的lncRNA靶标基因进行功能注释以及功能富集分析，如下是功能富集的GO的Barplot图和差异lncRNA的Heatmap图
③研究lncRNA与mRNA的共表达网络的拓扑学特性，基于度筛选网络拓扑上重要的lncRNA，这些lncRNA极有可能是与研究背景相关的lncRNA，如下是重要lncRNA与mRNA的局部共表达子网络
④客户提供研究背景相关一组基因，根据表达相关性可以找出与这组基因相关的lncRNA，从而构建出感兴趣的共表达网络。通过构建的共表达网络能进一步找到感兴趣的 hub lncRNA。
lncRNA深度挖掘分析
一、差异lncRNA靶基因预测
lncRNA的靶基因较为复杂,主要分为正式和反式两种作用机制.lncRNA作用机制与miRNA类似,均可以通过调控相应的mRNA来行使功能,所以靶基因的预测在科学研究中都显得非常必要。
二、靶基因Gene Ontology分析
我们将靶基因向gene ontology数据库的各节点映射,计算每个节点的基因数目.
三、靶基因Pathway分析
信号通路分析需要完备的注释信息支持，通过整合KEGG、Biocarta、Reactome等多个数据库的信息可以精确检验来进行Pathway的显着性分析。
四、lncRNA与调控基因的表达机制
通过整合lncRNA的信息和靶基因之间的关系,我们可以得到一个lncRNA与靶基因之间的调控网络图.
五、 转录因子结合位点预测
对于差异表达lncRNA，提取转录起始位点上下游序列,使用预测程序对其转录因子结合位点进行预测.
六、基因关联分析
现在市面上的lncRNA芯片均含有mRNA的表达探针,通过将lncRNA的靶基因分析结果与芯片上mRNA的表达结果做关联分析,可以更进一步的分析lncRNA的功能。
七、信号通路调控网络构建：
实验中基因同时参与了很多Pathway，通过构建信号通路调控网络，从宏观层面看到Pathway之间的信号传递关系，在多个显着性Pathway中发现受实验影响的核心Pathway，以及实验影响的信号通路之间的调控机理。
八、lncRNA的功能分析
根据lncRNA最新的功能数据库，利用生物信息学工具，做出Function-Tar-Net图表，从而得出lncRNA与功能的关系