macでインフォマティクス

macでインフォマティクス

HTS (NGS) 関連のインフォマティクス情報についてまとめています。

GO enrichment analysis

ヒートマップと遺伝子セットエンリッチメント解析のオンラインサービス HemI 2.0

近年のハイスループットなオミックス技術により、大量の生物学的データが生み出されている。このようなビッグオミックスデータを可視化することは、様々な生物学的問題に答えるために必要不可欠である。簡潔でありながら包括的な戦略として、ヒートマップは…

原核生物の遺伝子セットエンリッチメント解析を行うユーザーフレンドリーなウェブサーバー FUNAGE-Pro

近年のハイスループット(メタ)トランスクリプトミクスやプロテオミクスの分野では、単一の遺伝子やタンパク質だけでなく、拡張された生物システムを探索するための簡便で迅速な方法が求められている。遺伝子セットエンリッチメント解析は、遺伝子セット内…

対話型マイクロアレイデータ解析ツール sMAP

マイクロアレイデータは、生物学者が複数の表現型にわたって差次的に発現した遺伝子(DEG)を抽出することを可能にする。マイクロアレイ解析のためのパイプラインやツールはいくつか存在するが、それらは中級から上級の計算理解者を対象としており、使いやす…

clusterProfilerを使ってGO Enrichment Analysisを行う

2022/05/23 step5を画像に差し替え 先日clusterProfilerを使ってKEGG termのエンリッチメント解析を行う例を紹介しました。今回はclusterProfilerを使ってGO Enrichment Analysisを行う流れを紹介します。Bioconductor AnnotationData Packages(link)とし…

GO enrichment解析結果を要約する GO-Figure!

Gene Ontology(GO)は、大規模アッセイから得られた生物学的データを知識に基づいて計算機で解析し、発見を促す機能的ゲノミクス研究の基礎となるものである。この成功の鍵は、関心のある遺伝子のサブセットに過剰に発現している注釈付き機能を特定すること…

RNA-seqの主成分分析のためのR/Bioconductorパッケージ pcaExplorer

2022/01/30 誤字修正 主成分分析(PCA)は、RNAシーケンス(RNA-seq)遺伝子発現アッセイなどの高次元データにおける品質評価や探索的分析に、ゲノミクスアプリケーションで頻繁に使用されている。この目的のために開発された多くのソフトウェアパッケージが…

RNA-Seqデータの包括的かつ効率的な解析のためのウェブアプリケーション OneStopRNAseq

過去10年間で、大量のRNAシーケンス(RNA-seq)データが公開リポジトリに寄託され、さらに前例のない速度で生産されている。しかし、汎用性が高く、RNA-seqデータセットの包括的な解析を合理的に行うことができる、ポイント&クリックのインターフェースを持…

ネットワークに基づく遺伝子セットエンリッチメント解析を行う NGSEA

遺伝子発現表現型の遺伝子セット解析には、 over-representationアプローチとaggregate scoreアプローチという2つの主要なアプローチがある(Irizarry et al.、2009)。 over-representationアプローチでは、発現データセットから差分発現遺伝子(DEG)群を…

GSEApy

Enrichrは哺乳類の遺伝子セットエンリッチメント解析ツールで、転写制御、パスウェイ、GOやヒトの表現型のオントロジー、薬剤で処理した細胞からのシグネチャーなどが収録されている(wiki)。GSEApyはEnrichrのPythonラッパーで、コマンドラインやPython上…

カスタムアノテーションを使った GO enrichment解析の例

2022/01/08追記, 1/13インストール追記 タイトルの通りの内容です。 質問があったのでそれに対応した記事になります。 1、アノテーションファイルの準備 TrinotateかeggNOG mapperを使ってGO termをアサインしていることを想定している。 A - Trinotateのア…

複数の生物をサポートする機能的エンリッチメント解析ツール GeneSCF

ChIP-sequencing、RNA-sequencing、DNA sequencing、定量的メタボロミクスなどのハイスループット技術により、膨大な量のデータが生成される。研究者は、これらのハイスループット研究から影響を受けた遺伝子の生物学的意義を解釈するために、しばしばfuncti…

TrinityアセンブリとTrinotateのアノテーション情報からGOseqによるGO enrichment解析を行うrun_GOseq.plスクリプト

TrinotateとGOseq、Trinityのスクリプトを組み合わせることで、遺伝子セット間の機能的エンリッチメント解析を行うことができる。Trinityのマニュアルに習い、使い方を確認しておく。 インストール ubuntu18.04でtrinityの仮想環境を作ってテストした。Rのバ…

包括的な遺伝子セットのエンリッチメント解析ウェブサーバー Enrichr

エンリッチメント解析は、ゲノムワイド実験で得られた遺伝子セットを解析するための一般的な手法である。ここでは、Enrichrと呼ばれるこの分野のツールの1つを大幅に更新した。Enrichrには、現在、解析やダウンロードが可能な多様な遺伝子セットライブラリの…

STRINGデータベースのランクベース機能的エンリッチメント解析

パスウェイ解析(PA)は、機能的エンリッチメント解析としても知られている(引用)。パスウェイ解析ツールの目的は、ハイスループットテクノロジーから得られたデータを解析し、コントロールと比較してケースサンプルで変化している関連した遺伝子群(特定…

Nanopore RNAseqのためのフルスタックで軽量なウェブサーバ Duesselpore

トランスクリプトームのゲノムワイドな解析は、既知のすべての生物種の生理学の基礎となる分子メカニズムに関する広範な洞察を提供し、まだ隠されているものを発見することを可能にする。近年、オックスフォード・ナノポア・テクノロジー(ONT)は、次世代シ…

機能的エンリッチメント解析のためのウェブツール WebGestalt

WebGestaltは、大規模な-オミクス研究から得られた遺伝子リストを解釈するための人気のツールである。2019年のアップデートでは、WebGestaltは12の生物、342の遺伝子識別子、155 175の機能カテゴリをサポートしており、ユーザーがアップロードした機能データ…

GO エンリッチメント解析を実行し、バックグラウンドセットと比較して過剰に存在する語彙を調べる FunSet

遺伝子オントロジーエンリッチメント解析は、複雑な生物学的データセットから意味のある情報を抽出する効果的な方法を提供する。遺伝子セットの中で有意に過剰発現している語彙を特定することで、研究者は遺伝子が共有する生物学的特徴を明らかにすることが…

GO enrichmet解析結果を視覚化する MonaGO

2020 11/10 誤字修正 2022/02/16 論文引用 MonaGOは、遺伝子オントロジー(GO)エンリッチメント解析を実行し、結果を可視化するための直感的でインタラクティブな応答性の高いインターフェイスを提供する、新しいウェブベースの可視化システムである。MonaG…

Webベースのデータ分析プラットフォーム NASQAR その2

2020 9/6 誤解を招く説明を修正 1回目の続きになります。今回はEnrichment のツールを簡単に紹介していきます。 Enrichment 2つのアプリケーションが利用できる。 解析フローはこの手順を踏襲したものになっている。こちらを読めばどんなコマンドを実行して…

GO enrichmet解析結果を視覚化する GOplot

オミクスデータの機能分析に利用できる方法が多すぎるにもかかわらず、結果の包括的なまだ詳細な理解を得ることは困難なままになっている。これは主に、この種の情報を視覚化するための公開ツールが不足しているためである。ここでは、グラフィック表示を強…

GO annotation分析ウェブサービス WEGO2

2020 4/26 タイトル修正 WEGO (Web Gene Ontology Annotation Plot) は、2006年に発表された、GO (Gene Ontology) のアノテーション結果を可視化、比較、プロットするためのシンプルで便利なツールである。ハイスループットシーケンシングの急速な発展とGOの…

全工程が自動化された高速なRNA seq解析webサービス RaNA-Seq(60以上のモデル生物に対応)

2020 4/10 タイトル修正、説明と図追加 RaNA-Seqは、RNA-Seqデータを迅速に解析・可視化するためのクラウドプラットフォームである。FASTQファイルの定量、品質管理指標の計算、発現変動遺伝子の解析の実行、機能解析による結果の説明を可能にすることで、数…

植物遺伝子のファミリー分類とエンリッチメント解析を行うwebサービス GenFam

ハイスループットシーケンシング(HTS)技術を用いたゲノムスケールの研究では、様々な実験条件で発現が異なる遺伝子のリストが作成されている。これらの遺伝子リストは、下流の機能的遺伝学的解析を導くために、生物学的に関連する遺伝子と関連する機能を絞…

インタラクティブなGOエンリッチメント解析webサービス ShinyGO

2021 6/5 バージョンアップのツイート 2019年最後の投稿になります。今年もお世話になりました。来年もどうぞよろしくお願い致します。 ゲノムワイドな研究で特定された一連の遺伝子について、遺伝子オントロジー(GO)によって定義されたものなど、特定のパ…

Functional enrichment analysisとID変換を行う g:Profiler

2019 9/12 誤字修正、おかしな文章削除 ハイスループット研究からの遺伝子リストの解釈には、最新のデータに基づいた有能で便利なツールが必要である。 Enrichr(ref.1)、WebGestalt(ref.2)、Metascape(ref.3)、KOBAS(ref.4)、AgriGO(ref.5)などのf…

DAVIDデータベース

2019 10/20 誤字修正 2019 10/26タイトル修正 従来の生物学的研究アプローチでは、通常、一度に1つの遺伝子またはいくつかの遺伝子を研究する。対照的に、ハイスループットゲノム、プロテオミクス、およびバイオインフォマティクススキャニングアプローチ(…

NCBI GEO のRNA-seqデータを分析する GREIN

RNA-seqデータセットをGene Expression Omnibus(GEO)およびSequence Read Archive(SRA)のリポジトリに保存すると、公開されている研究の再現性が保証され、再利用が容易になる。これらのデータの再分析は、新しい科学的洞察をもたらす可能性があり、新し…

GOアノテーション間の関係と類似性を調べるwebサーバー NaviGO

遺伝子の機能解明は、バイオインフォマティクスを含む現代の生物学における中心的な問題の1つである。体系的な機能的アノテーションのために、GOは遺伝子機能の語彙(以後、term)として広く使われている[ref.1]。 GO termは、term間の親の関係が表されてい…

GO enrichment解析データベース agriGO v2.0

2019 6/13 追記 2022 1/7 補足追加 エンリッチメント解析は、大量の遺伝子リストに関連する機能を決定し、生物学的過程を解釈する可能性を高めるための効率的かつ迅速な方法である(ref.1)。Biological processes(BP)、molecular functions(MF)、cell c…

OrthoVenn2

注意 2019 6/24 追記 6/25 編集 すでに比較されているデータについては問題ありませんが、手持ちのmulti-fsstaをアップロードして調べる場合、シングルラインのfastaににしておかないとそれぞれのfastaの先頭行のみ使ってしまうようです。以下のperlスクリプ…