Skip to content

유전자 기능 분석 KEGG #
Find similar titles

Structured data

Category
Database

KEGG database #

KEGG는 Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes의 약자로 분자 수준 정보, sequencing으로 생성된 분자 데이터로부터 세포, 생물 및 생태계와 같은 biological system의 유틸리티를 예측할 때 사용되는 데이터베이스이다. KEGG database를 활용하면 알려진 효소에 mapping하여 pathway 분석을 할 수 있으며, 물질대사, 환경적 경로, 유전적 경로 등의 pathway로 나뉜다. 자세한 설명은 위키백과를 참고한다.

Integrate gene and metabolites expression on KEGG maps #

일반적으로 new/novel species를 작업하는 동안 대부분 우리는 모델 유기체에 대해 확립 된 프레임 작업으로 데이터 해석 문제에 직면한다. 대부분 우리 모두는 homologues species의 미니어처를 그리려고하나,이 분석을 할 수있는 특별한 도구는 없다. 그래서 여기에서는 OmicsBox (Annotatioin Tool)와 PathView (Integrate Gene and metabolite expressions)를 연결하여 보여주려 한다.

OmicsBox #

이전까지 KEGG pathway 분석을 하기 위해 가장 많이 이용되는 software는 BioBam사의 Blast2GO였지만, Blast2Go가 OmicsBox로 리뉴얼되면서 OmicsBox Functional Analysis 부분에 흡수되었다.

OmicsBox KEGG pathway view: #

Image

Image

Pathview: #

Pathview는 KEGG 경로 맵에서 유전자 발현 데이터 (microarray / RNA-seq) 및 대사 산물을 통합하기 위해 개발 된 R 패키지로써, 주로 비 모델 유기체에 초점을 둔다.

Pathview는 데이터 통합에 대한 강력한 지원을 제공하고, 다음과 함꼐 작동한다.

1) 본질적으로 경로에 매핑 가능한 모든 유형의 생물학적 데이터,

2) 10 종류 이상의 유전자 또는 단백질 ID, 20 종류 이상의 화합물 또는 대사 산물 ID,

3) KEGG orthology뿐만 아니라 약 3000 종의 경로,

4) Varoius 데이터 속성 및 형식, 즉 연속 / 이산 데이터, 행렬 / 벡터, 단일 / 다중 샘플 등

Pathview는 Downloader --> Parser --> Mapper --> Viewer 네 단계로 작동한다.

KEGG에서 pathway map을 가져오고 유전자 및 구성 요소를 mapping하는 commands. #

>sim.cpd.data=sim.mol.data(mol.type="cpd", nmol=3000)

> data(cpd.simtypes)

> pv.out <- pathview(gene.data = gse16873.d[, 1], cpd.data = sim.cpd.data, pathway.id = "00640", species = "hsa", out.suffix = "gse16873.cpd", keys.align = "y", kegg.native = T, key.pos = demo.paths$kpos1[i])

In the commands

Pathways id is map00640: Propanate Metabolism

Organism : Human

Data set : Control vs tumor (모두 저자가 제공 한 데모 데이터에서 취함)

Integrated Pathway view (Gene + metabolite) #

Here you can make differnt graphs as in reference

KEGG pathway 예제: #

Image

Image

References: #

1) Vedio http://www.youtube.com/watch?v=sne_Nb9au20

2) Weijun Luo1 and Cory Brouwer, Pathview: an R/Bioconductor package for pathway-based data integration and visualization, 2013, Bionformatics.

3) https://www.genome.jp/kegg/

4) SCH

Suggested Pages #

0.0.1_20210630_7_v33