基因功能注释工具与数据库
基因表达数据分析中的差异分析方法
基因表达数据分析中的差异分析方法随着基因组学和生物信息学的发展，基因表达数据分析在生物学研究中扮演着至关重要的角色。
基因表达数据的分析可以帮助我们寻找不同条件下的基因差异，从而进一步了解基因的功能以及生物系统的调控机制。
而在基因表达数据分析中，差异分析方法是最常用和重要的工具之一。
本文将介绍几种常见的基因差异分析方法，包括差异基因筛选、聚类分析和生物学功能注释等。
一、差异基因筛选差异基因筛选是基因表达数据分析中最常见的任务之一。
它的目的是从两个或多个不同条件下的基因表达数据中找出在两个条件之间有显著表达差异的基因。
在差异基因筛选中，常用的方法有t检验、方差分析和Wilcoxon秩和检验等。
t检验是一种基本的统计方法，适用于两个条件的差异分析。
它可以通过比较两个条件下基因的平均表达水平，来判断它们之间的差异是否具有统计学意义。
方差分析则适用于三个以上条件的差异分析。
它基于方差的分解，通过比较组内和组间的方差差异，判断基因的表达是否受到不同条件的显著影响。
Wilcoxon秩和检验是一种非参数检验方法，适用于数据不满足正态分布的情况。
它利用数据的秩次而非具体数值进行比较，更加鲁棒。
二、聚类分析除了差异基因的筛选，聚类分析也是基因表达数据分析中常用的方法之一。
聚类分析可以将基因表达数据分为若干个类别，从而发现具有相似表达模式的基因。
常见的聚类方法包括层次聚类和k均值聚类。
层次聚类是一种树状图分析方法，可以将样本或基因聚成一颗层次树。
它基于距离或相似性的度量，通过自下而上或自上而下的合并或分割，将数据划分为不同的类别。
而k均值聚类则是一种基于样本的聚类方法。
它将数据分为k个类别，并试图使得每个样本到其所属类别的中心距离最小。
三、生物学功能注释在差异分析之后，对差异基因的生物学功能进行注释是进一步理解基因调控机制的重要步骤。
生物学功能注释可以揭示差异基因所参与的生物过程、细胞部位和分子功能等信息。
在生物学功能注释中，常见的工具和数据库包括Gene Ontology （GO）注释、KEGG和Reactome等通路注释以及蛋白质-蛋白质相互作用网络等。
基因功能注释
基因功能注释
基因功能注释是利用不同策略，来确定一个基因的蛋白质产物。
解析基因的功能有助于理解生物体健康和疾病状况，帮助用户分析和保存基因的功能及其相关联的健康风险。
这里推荐一款基因功能注释的软件——Gene Ontology Annotation。
Gene Ontology Annotation（GOA）是一个基于Web的数据库，用于基因组数据注释，主要用于内在属性的分类和分析。
GOA拥有丰富的信息，如基因和基因组概念、分子功能，以及各种细胞类型和发育阶段的功能注释。
GOA的优点：首先，对于对大规模数据进行基因功能注释，GOA提供了针对这类数据的“网状注释”（Web-based annotation）方法。
它是一种快速的整体搜索策略，使用自定义的网状模式（web-based pattern）进行基因注释。
而且，GOA 拥有丰富的信息以及强大的数据库，它可以在短时间内将大量数据转换为可使用的信息，并可以实现复杂的基因功能注释，便于研究者理解不同基因及其细胞类型和发育阶段的功能。
另外，GOA符合人义，它涵盖了各种功能及注释，不仅数量庞大，而且内容丰富，包括超过17万个有用的条目，涵盖细胞生物学、分子生物学、发育学、免疫学、比较基因组学等研究领域等。
用户可以利用它，快速地看到基因的功能，准确地了解不同基因的作用，保存及分析这些相关的信息，一般来说，GOA的操作比较简单，而且搜索结果也很准确。
总之，Gene Ontology Annotation是一个帮助研究者更好地了解基因功能的非常有用的软件，它强大的数据库与丰富的信息，使用起来较为方便，能够有效地帮助研究者细致地研究基因的功能，为生物学研究提供了重要的参考资料，强烈推荐使用它！。
ncbi基因组注释流程
ncbi基因组注释流程
在 NCBI（National Center for Biotechnology Information）进行基因组注释的流程通常包括以下步骤：
1. 数据获取：从 NCBI 或其他数据库获取基因组序列数据。
2. 基因预测：使用基因预测软件或算法，如 Genscan、 Augustus 等，对基因组序列进行基因预测。
3. 转录本注释：将预测得到的基因与已知的转录本数据库进行比对，注释基因的结构和功能。
4. 蛋白质注释：将注释后的基因翻译成蛋白质序列，并与已知的蛋白质数据库进行比对，注释蛋白质的功能、结构和家族等信息。
5. 功能注释：利用生物信息学工具和数据库，对基因和蛋白质进行功能注释，包括基因本体（Gene Ontology）注释、通路注释等。
6. 基因组比较：将注释后的基因组与其他已知的基因组进行比较，发现基因组中的保守区域、基因家族等信息。
7. 数据整合与可视化：将注释结果整合到数据库中，并通过可视化工具展示基因组的结构、基因和蛋白质的分布等信息。
NCBI 提供了一系列的数据库和工具来辅助基因组注释，但具体的注释流程可能因项目需求和数据特点而有所不同。
此外，基因组注释是一个不断发展的领域，新的技术和方法不断涌现，因此建议关注最新的研究进展和工具使用。
基因功能注释
Gene Annotation基因注释主要基于蛋白序列比对。
将基因的序列与各数据库进行比对，得到对应的功能注释信息。
为便于分析，还需要将各种注释信息进行综合，选取最为准确的注释。
可以先用程序来选取比对最相似，形式最好的注释信息，然后再做少量的人工校正。
请注意：对于Nt, Nr, Swissprot, trEMBL, COG, KEGG, InterPro的搜索，我们默认的方法是只取best hit, 也就是每个基因只对应数据库中比对最好的那条记录。
这样可以简化分析，但是会丢失一些信息。
如果要求严格，可以采用一定E-value条件下所有的hit。
Blast databaseNt, Nr is the non-redundant NCBI collection of nucleotide and protein sequence database.ftp:///blast/db/FASTA/注意：Nt，Nr数据库由于很大，被分成很多部分，使用时直接指定Nt，Nr即可。
UniProtKB/Swiss-Prot; a curated protein sequence database which strives to provide a high level of annotation (such as the description of the function of a protein, its domains structure, post-translational modifications, variants, etc.), a minimal level of redundancy and high level of integration with other databases.UniProtKB/TrEMBL; a computer-annotated supplement of Swiss-Prot that contains all the translations of EMBL nucleotide sequence entries not yet integrated in Swiss-Prot.注意：Swissprot/trembl数据库不能直接跑blast,必须先用simplify_uniprot.pl程序把蛋白序列名字简化；COG（Cluster of Orthologous Groups of pretein）蛋白相邻类的聚簇。
geneious基因组注释
geneious基因组注释导言本文档将介绍ge ne io u s基因组注释的相关知识和操作步骤。
g e ne io us是一款功能强大的生物信息学软件，用于对DN A、R N A和蛋白质序列进行注释和分析。
通过ge ne io us，研究人员可以快速有效地完成基因组注释的工作，提高研究效率和准确性。
什么是基因组注释？基因组注释是指对基因组序列进行功能和结构的分析和注释。
通过基因组注释，我们可以了解基因的功能、结构和表达方式，进一步理解生物的遗传信息。
基因组注释可以帮助我们解析基因的功能以及基因与疾病之间的关系，是生物学研究中重要的一环。
genei ous软件简介g e ne io us是一款功能强大的生物信息学软件，提供了丰富的分析工具和注释功能。
它支持常见的基因组注释任务，如基因预测、基因定位和序列比对等。
ge ne io u s还提供了友好的用户界面和直观的操作，方便用户进行数据管理和结果可视化。
使用geneio us进行基因组注释1.安装g e n e i o u s首先，我们需要下载并安装g en ei ou s软件。
可以在g en ei ou s官方网站上免费下载最新版本的g en ei ou s。
安装完成后，启动ge n ei ou s将进入软件的主界面。
2.导入基因组数据在g en ei ou s中，可以导入各种格式的基因组数据，如FA ST A、G e nB an k和GF F等格式。
选择“导入”功能，并选择要导入的基因组文件，ge ne io us将自动解析和加载这些文件。
加载完成后，基因组数据将显示在g en ei ou s的主界面中。
3.进行基因预测基因预测是基因组注释的重要步骤之一。
在g en ei ou s中进行基因预测，可以选择不同的算法和模型。
点击“基因预测”功能，根据实际需求选择相应的参数和算法，ge ne io us将自动进行基因预测分析。
预测结果将显示在ge ne io us的结果窗口中。
kegg 解读
kegg 解读Kegg（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）是一个广泛被应用于生物信息学领域的数据库。
它的主要目标是将基因组、化学物质和其他生物大分子有机地整合在一起，为生物学家、生物信息学家和医学研究人员提供有关代谢途径、生物网络和相关信息的详细数据。
本文将对Kegg数据库进行解读，介绍其功能和应用。
一、Kegg数据库简介Kegg数据库是由日本京都大学生物信息中心创建和维护的一个综合性数据库。
它通过整合基因组、代谢物和附加信息，提供了生物学大分子的全面知识库。
Kegg数据库的内容包括基因功能、生物化学途径、代谢物结构和化学反应等。
目前，Kegg数据库涵盖了大量的物种，包括人类、动物、植物、微生物等。
二、Kegg数据库的功能1. 基因功能注释Kegg数据库提供了基因功能注释的工具和资源，帮助研究人员从大量的基因序列中识别和注释功能。
可以通过Kegg的基因分类方式，将基因按照功能进行分类，并提供详细的注释信息和功能预测。
2. 代谢途径分析Kegg数据库中包含了大量的代谢途径信息，可以帮助研究人员理解生物体代谢的整体框架。
通过Kegg的图谱展示和路径分析工具，可以可视化地展示代谢途径，并分析其中的关键代谢步骤和相互作用。
3. 疾病相关信息Kegg数据库还提供了与疾病相关的信息，包括疾病的发病机制、相关基因和蛋白质等。
对于研究人员来说，这意味着可以通过Kegg数据库寻找潜在的药物靶点和疾病相关的代谢通路，以及潜在的治疗策略。
4. 生物网络分析Kegg数据库中的生物网络信息可用于研究基因、蛋白质和代谢物之间的相互作用。
通过分析这些生物网络，可以揭示基因调控网络、蛋白质相互作用和信号转导途径等重要生物学过程。
三、Kegg数据库的应用1. 基因组学研究Kegg数据库为基因组学研究提供了宝贵的资源和工具。
研究人员可以利用Kegg的代谢途径信息，推断基因在代谢网络中的功能和相互作用，帮助揭示生物的生理和代谢特征。
基因功能注释分析
2 差异表达分析，并对得到的感兴趣基因进行注释（例如功能， Pathway，疾病，文献，染色体定位等），数据绘图
3 基于全局基因或差异表达基因进行聚类分析，主成份分析, 并数据
可视化
4 功能富集分析（GO, Pathway），及数据可视化
5 建立分类模型（以差异表达基因的表达值为自变量，以芯片对应的 疾病状态为应变量），Logistic 回归模型，knn 分类模型，Random Forest，支持向量机等等, 应用交叉验证或者新样本对以上模型进行
2018
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GO 数据库首页
/ 检索神经源性分化因子 6（NEUROD6）为例。在检索框中输入 “NEUROD6”
ZG Wang (PUMC)
基因功能注释分析
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2 Biological Process: describes a biological objective to which the gene product contributes，例如 hexose biosynthesis (己糖合成)
3 Cellular Component: describes the location, at the levels of subcellualr structures and macromolecular complexes, 例如 nuclear inner membrane, ubiquitin ligase complex (泛素连接酶复合体)
http://www.genome.jp/kegg/ 3 Reactome, /
ZG Wang (PUMC)
KEGG的使用方法
KEGG的使用方法KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) 是一个重要的生物信息学数据库，提供了基因、基因组、代谢通路和化合物等生物信息的综合性资源。
它为研究人员提供了一个系统性地探索生物学的工具和平台。
以下是KEGG的一些主要功能和使用方法的详细介绍。
1.数据库结构：KEGG数据库由四个主要模块组成：-通路数据库：包含了多种生物学过程的代谢通路、信号转导通路以及生物化学途径等信息。
-基因数据库：提供了多种物种的基因组、基因的序列、注释和分类信息。
-组数据库：提供了基于基因和化合物之间关系的信息，例如基因座与化合物之间的关联。
-化合物数据库：提供了化合物的结构、属性以及相关的代谢途径和药物作用信息。
2.基因和基因组数据：KEGG基因数据库包含了多个物种的基因组序列以及相关的注释信息。
通过KEGG的基因功能，可以输入基因的名称、ID或者序列来与之相关的信息。
结果将提供基因的位置、功能注释、代谢途径及相关通路等信息。
3.代谢通路和生物化学途径：KEGG通路数据库提供了多种生物学过程的代谢通路、信号传导通路和生物化学途径等信息。
通过KEGG的通路功能，可以输入通路的名称或者基因的名称来与之相关的信息。
结果将提供通路的组成成分、相关基因、代谢产物等详细信息。
4.同源基因比较和功能注释：KEGG基因数据库提供了基因的同源比较和功能注释工具，如BLAST和Motif等。
通过这些工具，研究人员可以比较不同物种中的基因，并预测它们的功能。
5.化合物数据和药物发现：KEGG的化合物数据库提供了大量的化合物结构、属性以及与生物过程相关的代谢通路和药物作用等信息。
研究人员可以使用KEGG的化合物功能，输入化合物的名称、结构或者KCF格式的化学表达式来与之相关的信息。
6.KEGG图谱和数据可视化：KEGG提供了多种图谱和数据可视化工具，包括通路图谱、基因组图谱和基因表达图谱等。
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When on board HMS Beagle, as Identify the words
Functional Annotation
nat· u· ral· ist [nach-er-uh-list, nach-ruh-] noun 1. a person who studies or is an expert in natural history, especially a zoologist or botanist. 2. an adherent of naturalism in literature or art. Origin: 1580–90; natural + -ist
Basic Local Alignment Search Tool
1. Divide a query sequence into short chunks called words, 2. Look for exact matches 3. in case of hit try extending the alignment
– Queries 6 possible frames of nucleotide sequences vs. protein sequences
• TBLASTN
– Reciprocal of BLASTX（库和核算序列都翻译成6框）
• TBLASTX
– Queries 6 possible frames of nucleotide sequences vs. 6 possible frames of nucleotide sequences inside the database
Outline
• • • • • • What is functional annotation? Popular tools - BLAST and HMMER Nucleotide and protein databases Gene functional annotation and classification InterPro and InterProScan A simple example
• Structure based approaches
– Protein A has structure X, and X has so-so structural features; Hence A’s function sites are
• Motif based approaches (sequence motifs, 3D motifs)
Outline
• • • • • • What is functional annotation? Popular tools - BLAST and HMMER Nucleotide and protein databases Gene functional annotation and classification InterPro and InterProScan A simple example
Statistical assessment
Different flavors!
• BLASTN
– Queries nucleotide vs. nucleotide sequences
• BLASTP
– Queries protein vs. protein sequences
• BLASTX
Identify the function (i.e., meaning) of each word When on board HMS Beagle, as
DATABASES
naturalist, I was much struck with certain facts in the distribution of the inhabitants of South America, and in the geological relations of the present to the past inhabitants of that continent. These facts seemed to me to throw some light on the origin of species - that mystery of mysteries, as it has been called by one of our greatestphilosophers.
What information can be used for functional annotation?
• Sequence based approaches
– Protein A has function X, and protein B is a homolog (ortholog) of protein A; Hence B has function X
PROFILES
Origin of Species, The noun ( On the Origin of Species by Means of Natural Selection, or the Preservation of Favoured Races in the Struggle for Life ) a treatise (1859) by Charles Darwin setting forth his theory of evolution.
Biological Sequences
Sequence similarity is a powerful tool for discovering biological function. Just as the ancient Greeks used comparative anatomy to understand the human body and linguists used the Rosetta stone to decipher Egyptian hieroglyphs, today we can use comparative sequence analysis to understand genomes, RNAs, and proteins. But why are biological sequences similar to one another in the first place? The answer to this question isn't simple and requires an understanding of molecular and evolutionary biology. Biological sequences like proteins may have important functions necessary for the survival of an organism. But DNA sequence can mutate randomly, and this may change how a sequence functions. Over time, both functional constraints and random processes impact the course of sequence evolution. The degree to which a sequence follows a functional or random path depends on natural selection and neutral evolution. So the reason why sequences are similar to one another is because they start out similar to one another and follow different paths.
Providing advanced genomic solutions!
Gene Functional Annotation Tools and Databases
zhangmin@
Outt is functional annotation? Popular tools - BLAST and HMMER Nucleotide and protein databases Gene functional annotation and classification InterPro and InterProScan Practice
Genome Assembly
Assemble the Pieces Right
Gene Prediction
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