估计阅读时长: 16 分钟KEGG 里面目前并没有“现成的每个 KO 一条代表性序列 FASTA”这种官方序列数据库,假若我们需要基于KEGG数据库中的KO信息的注释,那我们一般会需要自己从 KEGG GENES 里面把每个 KO 对应的基因/蛋白序列抓出来,再按 KO 编号组织成 fasta 集合构建出对应的数据库。基于所建立好的KEGG基因序列数据库,我们就可以实现下面的一些基因注释工作: 在全基因组规模代谢网络重建工作中,进行我们的目标基因组中的代谢网络中的酶节点的直系同源推断,从而将我们的目标基因组中的基因映射到具体的KEGG代谢网络上的节点位置,从而重建出代谢网络模型(使用带有KO编号的蛋白序列做比对注释) 假若我们在进行宏基因组的基因丰度的计算,则可以基于所建立的KEGG基因序列数据库作为参考库,进行宏基因组测序数据中的KO基因丰度的计算(使用带有KO编号的基因序列做比对注释) […]
估计阅读时长: 34 分钟在前面写了一篇文章来介绍我们可以如何通过KEGG的BHR评分来注释直系同源。在KEGG数据库的同源注释算法中,BHR的核心思想是“双向最佳命中”。它比简单的单向BLAST搜索(例如,只看你的基因A在数据库里的最佳匹配是基因B)更为严格和可靠。在基因注释中,这种方法可以有效减少因基因家族扩张、结构域保守等原因导致的假阳性注释,从而更准确地识别直系同源基因,而直系同源基因通常具有相同的功能。在今天重新翻看了下KAAS的帮助文档之后,发现KAAS系统中更新了下面的Assignment score计算公式: We define a score for each ortholog group in order to assign the best […]
估计阅读时长: 14 分钟在基因组学研究中,将新测序的基因或者针对目标基因组进行基于KEGG代谢通路体系的虚拟细胞建模,都会需要将目标基因组与已知功能基因进行比对注释。KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)数据库通过其KEGG Orthology (KO)系统,为基因功能注释提供了一个强大的平台。KO系统将功能上保守的直系同源基因归为一类,每个KO条目(K编号)代表一个直系同源基因群,这些基因在不同物种中通常执行相似的生物学功能。因此,将新基因的序列与KEGG数据库中的已知基因进行比对,可以推断其可能的KO编号,从而将其功能映射到KEGG通路图或功能层级中。 Order by Date Name Attachments kegg_overview • 313 […]
估计阅读时长: 10 分钟https://gcmodeller.org/ 流平衡分析(flux balance analysis)是一种可以用来构建和模拟分析基因组级别的代谢网络的数学方法。流平衡分析是系统生物学(system biology)的一个重要的分析手段。不同于以湿实验的代谢通量分析(metabolic flux analysis, MFA),FBA是用数学方法对代谢网络里的代谢流进行拟合分析。 Order by Date Name Attachments Electron micrographs of […]
估计阅读时长: 2 分钟在BILIBILI上观看视频:《【GCModeller教程】基因组功能富集计算原理》 Order by Date Name Attachments 20190818_GSEA_release.mp4_20190921_225144.467 • 226 kB • 551 click 2021年5月30日Fisher Exact Test […]
估计阅读时长: 2 分钟在BILIBILI上观看视频:《【GCModeller教程】KEGG代谢途径注释原理 (重置版)》 Order by Date Name Attachments kegg_annotation • 468 kB • 640 click 2021年5月30日release.mp4_20190921_225235.396 • […]

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不常看到, 没有多余矫饰的表达。敬意。
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