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如何研究信号传导通路？请问研究某种受体或蛋白的下游信号传导通路，实验设计的一般方法，都有哪些？谢谢

影响因子： 2020_IF = 15.923 主要结果： ; 中科大类: 生物 1区; 中科小类: 微生物学 1区, 寄生虫学 1区, 学 1区; JCR分区: Q1

A Paper A Week 2021-10-11

3、描述文件

期刊： Cell Host and Microbe

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一直都搞不清楚这两者的具体区别，只知道是将基因富集到代谢上。

发文单位：芝加哥大学

摘要：在健康人体内，属于毛螺菌科的细菌是微生物群中数量丰富的专性厌氧成员。毛螺菌科通过产生短链脂肪酸，将初级胆汁酸转化为次级胆汁酸，并促进对肠道病原体的定植抗性，从而影响宿主。 为了加深对该科成员基因组和功能多样性的了解，本文作者从人类粪便中培养了来自Lachnospiraceae 11属27种的273株分离株，并进行了全基因组测序和基因注释。 该分析揭示了可能影响分离株影响宿主健康能力的途径中物种间和物种内的大量多样性。 这些异可能通过抗生素表达或肠道酸化影响定殖抗性，通过丁酸盐的产生影响宿主粘膜免疫细胞和肠细胞，或通过异质性多糖代谢促进联合治疗内的协同作用。 这些特定功能的识别可以促进益生菌群的发展，驱动和/或恢复体内微生物组的功能。

1、毛螺菌科分离株的鉴定

作者对20个志愿者的粪便样本分别进行培养和测序。对粪便样本的宏基因组分析表明，毛螺菌科在所有志愿者中都丰富，平均丰度为23.4%（图1）。通过培养，获得了956个分离株。分离株是采用BLAST技术对宏基因组序列组装而成的16S rRNA基因序列进行分类。分离出志愿者中具有代表性的65%属 (图1)，以及通过对粪便进行宏基因组测序检测到的属于毛螺菌科的所有属。基于16S rRNA序列分析，共鉴定出27种毛螺菌科273株分离株。

图1.人类志愿者共生菌株生物库的建立。上图宏基因组测序确定了人类志愿者粪便样品中细菌属水平的相对丰度，在下图中显示了未恢复的属。

2、毛螺菌科的系统发育

图2.来自人类志愿者的毛螺菌科分离株的系统发育研究(A) 基于16SrRNA基因序列构建系统发育树(B) 毛螺菌科分离株基因组的GC含量

作者通过prokka进行基因注释，发现其基因组中只有50%的基因被注释。且在科水平上只存在397个核心基因，表明物种间的遗传多样性（图3）。将注释基因的功能映射到KEGG通路，发现不同分类水平的分离株之间共享的大多数基因都与新陈代谢有关，但不同分类水平的分离菌株所共享的代谢途径的类型是不同的（图3）。

该研究通过粪便样本的宏基因组测序和共生菌株基因组组装揭示了健康人群中细菌类群的显著多样性，并在一定程度上揭示了细菌种群之间和内部的基因组异。总的来说，了解单个分类群(如毛螺菌科)内分离株之间的变异程度和类型，将是组装有效菌群的关键。

文章链接地址： Functional and Genomic Variation between Human-Derived Isolates of Lachnospiraceae Rals Inter- and Intra-Species Diversity: Cell Host & Microbe

怎么获得化合物的kegg compound号

读取基因列数据准备,制作geneList表文件，并使用clusterProfiler的内部函数enrichKEGG()即可完成KEGG富集分析。

点击KEGG PATHWAY字链接见界面：

直往看发现KEGG数据针pathway做类主要包含Metaboli、Genetic Information Processing、Environmental Information Processing、Cellular Process、Organial Systems、Human Diseases、Drug Dlopment七向并针每向更细致类例Metaboli包含Carbohydratemetaboli、Energy metaboli、Lipid metaboli等各位看官根据您研究向或兴趣通路选择具体pathway进行查看

2．我关注Carbohydrate metaboliPentose phosphate pathway点击获界面：

其面Reference pathway表示我目前查看通路所物种通用pathway面段文字pathway介绍再面网络图显示pathway具体信息

其带Pentosephosphate pathway字框点击发现通路其信息介绍同看通路ID（map00030）用map+数字组ID表示所物种通用通路ID某特定物种ID该物种3字母简写名字+数字组例hsa00030网络图框表示参与反应酶例1.1.1.47酶ECnumber际酶委员赋予编号

圆圈表示化反应化合物例beta-D-Glucose（C00221）箭代表反应向虚线表示反应通间产物或其途径发联系椭圆表示与通路相关另pathway您想要关注humanPentose phosphate pathwayReference pathway处进行选择点击Go即

候您发现第行显示与选择物种定区别标记human信息同点击网络图带Pentose phosphate pathway框面human通路信息包含human该通路pathway ID（hsa00030）介绍

网络图本身变化部框浅绿色其变其浅绿色框类含酶例3.1.1.17鼠标放面相关信息显示白色框酶类含鼠标放面任何信息显示

浅绿色框点击查看详细信息例点击3.1.1.17获界面Entry该酶KEGG数据库IDGene name酶简化名Difinition酶通用名字EC numberKOKEGG数据库该酶同源序列号Pathway罗列该酶参与通路除外显示其信息例编码该酶结构（Structure）、基序列（NT seq）氨基酸序列（AA seq）等信息

注意哦图右角Help字您页面信息清楚点击Help页面每项都相应详细介绍

现页面点击hsa00030通路即

有些化合物的在kegg中找不到id怎么办

对基因的描述一般从三个层面进行：

首先打KEGG搜索界面图

有一个term注释了100个异表达基因参与了哪个过程，注释完之后（模式生物都有现成的注释包，不用我们自己注释），计算相对于背景它是否显著集中在某条通路、某一个细胞学定位、某一种生物学功能。

Search against输入"hsa"PrimaryID 类型选择NCBI-GeneIDEnter objects one per line followed by bgcolor, fgcolor文本框输入要查询基名GPX1

这个可以自己找下资料

应该很好找的

RNA-Seq(9)：使用GSEA做GO/KEGG富集分析

文章题目： Functional and Genomic Variation between Human-Derived Isolates of Lachnospiraceae Rals Inter- and Intra-Species Diversity (人源毛螺菌科分离株之间的功能和基因组变异揭示了种间和种内的物种多样性)

最广为人知的富集分析做法是把上调、下调基因分别或者合并，拿来做GO和KEGG富集分析。经常有一些数据集3、分离株核心基因组的多样性，拿异基因做得不到结果，那是因为确实富集不到任何通路，是正常的。不妨试试GSEA，不是拿异基因，而是拿全部基因作为输入。

GSEA与GO，KEGG分析区别：GO，KEGG分析更加依赖异基因，实则是对一部分基因的分析 (忽略异不显著的基因)，而GSEA是从全体基因的表达矩阵中找出具有协同异 (concordant differences)的基因集，故能兼顾异较小的基因

GO，KEGG富集是定性的分析，GSEA考虑到了表达或其它度量水平的值的影响。GSEA分析不需要指定阈值（p值或FDR）来筛选异基因，在没有经验存在的情况下分析我们感兴趣的基因集，而这个基因集不一定是显著异表达的基因。GSEA分析可以将那些GO/KEGG富集分信息中容易遗漏掉的异表达不显著却有着重要生物学意义的基因包含在内。

另外，对于时间序列数据或样品有定量属性时，GSEA的优势会更明显，不需要每个分组分别进行富集，直接对整体进行处理。

我们现在知道Cytokine-cytokine receptor interaction setSize enrichmentScore是被抑制的，如果还想看一下这个通路里面的基因是如何变化的，应该怎么办呢，pathview 可以帮到我们。

ipath代谢通路富集原理

参考：

生物完整代谢路径、次级代谢物合成途径、抗生素合成途径、微生物代谢路径原理。生物完整代谢路径是指一个生物从开始到结束所经历的所有步骤。它包括生物的能量生成、中间产物生成、代谢产物合成、代谢调节和微生物的代谢等。其中，生物的能量生成过程是指生物通过合成营养物质来产生能量，而中间产物生成过程是指生物将某些有机化合物转化为次级代谢物，代谢产物合成过程是指生物将其转化为抗生素等次级代谢物。微生物代谢路径是指微生物（包括细菌、真菌和放线菌等）在代谢过程中所经历的所有步骤。iPath中的代谢路径图基本遵照KEGG数据库进行构建，其中点表示各种化合物，线表示一系列酶反应。iPath中可以使用Compounds、Pathways、Orthologousgroups、Modules、Enzymes和Reactions等多种名称进行搜索，以查找感兴GO分析好比是将基因分门别类放入一个个功能类群的篮子，pathway则是将基因一个个具体放到代谢网络中的指定位置。趣的部分通路及其关系。在转录组研究中，可以将分析得到的基于KEGG数据库注释的异表达基因结果导入iPath，从而绘制特异性的异通路图。在右侧的自定义栏中输入异表达基因的数据，点击Submitdata即可。

GO 和 KEGG 的区别

作者在毛螺菌科系统发育树上发现其分离株与同样属于梭菌目的瘤胃菌科或梭菌科的代表株不同，且活泼瘤胃球菌分离株被定位在毛螺菌科内（图2A）。还看了毛螺菌科分离株的全基因组GC含量，得出毛螺菌科的GC含量范围很广，并且特定种的分离株具有特征的GC含量，一个属内的分离株具有相似的GC含量（图2B）。

前者是功能注释，即每个基因可能参与哪些pathway terms 或者 GO terms，没有阀值的。

后者是功能富集，即基因集（多个基因）可能显著的集中在哪些功能上面

例如选择P<0.05.得到的结果都是显著性富集的pathway terms或者GO terms。

GO

即对基因产物进行简单注释，通过GO富集分析可以粗略了解异基因富集在哪些生物学功能、途径或者细胞定位。

Pathway

Path1．打KEGG数据库首页链接：所示：way指代谢通路，对异基因进行pathway分析，可以了解实验条件下显著改变的代谢通路，在机制研究中显得尤为重要。

KEGG有多少个一级分类

是一款基于标记基因序列来预测功能丰度的软件。“功能”通常指的是基因家族，如KEGG同源基因和酶分类号，但可以预测任何一个任意的特性。同样，预测通常基于16SrRNA基因测序数据，但也可以使用其他标记基因。

有七个一级分类。

分类是：新陈代谢、遗传信息处理、环境信2、背景基因：指的是前景基因在某个基因进行富集，这个基因就是背景基因息处理、细胞过程、生物体系统、人类疾病和物发展。

KEGGPATHWAY数据库，收录了人工手绘的通路图，重点呈现了分子间相互作用和分子间互作网络。

16srDNA中Picrust2图怎么看

Examples选择通路

按基因GO是看不出与肿瘤的关系的。要达到你的目的，应做KEGG通路分析或者更猛一点的IPA、Metacore分析。序列看。

非模式生物GO、KEGG富集分析

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。

GO、KEGG富集分析是我们做生信分析较为常用的部分，它可以将基因与功能相联系起来。

大家好，本周给大家分享的是一篇2020年6月2日发表在Cell Host and Microbe上使用比较基因组学解析毛螺菌科分离株之间的功能和基因组变异并揭示其种间和种内的物种多样性的文章。

GO指的是Gene Ontology，是基因功能标准分类体系。目的在于建立一个适用于各种物种的，对基因和蛋白质功能进行限定和描述的，并能随着研究不断深入而更新的语言词汇标准。GO分为分子功能（Molecular Function)(MF)、生物过程（Biological Process）(BP)、和细胞组成（Cellular Component）(CC)三个部分。

KEGG指的是京都基因与基因组百科全书，通常我们使用KEGG中的pathway模块，将基因映射到某些通路上，了解基因参与生物体中的代谢过程等。

对于模式生物，GO和KEGG富集分析实现起来比较容易，对于非模式生物来说还是需要花点时间和精力。对于模式生物的GO和KEGG富集分析，网上教程案例挺多的。对于非模式生物，以小麦为例，进行下面一些基本的富集分析。

做富集分析，我们需要了解一下几个概念。

1、前景基因：指的是我们所要进行富集的基因，一般是基因的ID

3、描述信息：每个GO的Term的属性，或者是每个KO号或者map号的属性。

我们具备前景基因，背景基因以及描述信息我们就可以做富集分析啦。

1、前景基因:这是必须的啦。有时候需要进行ID转换，但是个人觉得ID转换根据需要来就行。如果前景基因里面的基因ID是包括在背景基因里面，那就需要进行转换。如果前景基因在是新的基因或者在背景基因没有被注释到的，就不用进行ID转换。下面这个就是融合基因，在背景基因里面没有注释到的，那么我就不要转换。

2、背景基因：一个基因可能具备多个GO term，一个基因也可能参与多个通路，与之相对应的有多个map号

这个案例中背景基因文件构建思路如下图

跑完之后就会得到一些结果：

生成一些简单的气泡图，条形图，GO二级分类图

GO、KEGG富集分析（一）有参情况

图3。Lachnospiraceae分离株核心基因组的比较确定了分离株之间的多样性(A)绘制不同分类水平分离株共享的核心基因(注释蛋白和定蛋白)数量。 (B)不同类别的编码序列的比例，根据注释的类型，成为在不同分类水平的分离株的子集共享。 (C)被分配到不同水平KEGG通路的基因的比例，成为在不同分类水平的分离株的子集共享。 (D)按科、属或种分组的分离株的子集共享到特定KEGG通路的基因百分比。

这三个层面具体是指：

得到GO注释

比如，在疾病研究的时候，进行物治疗之后某些基因的表达量明显的发生了变化，拿这些基因去做GO分析发现在Biological process过程当中集中在RNA修饰上，然后在此基础上继续进行挖掘。这个例子就是想启示大家拿到异表达基因DEG只是一个开始，接下来就应该去做GO注释，之后需要进行一个分析看这些注释主要集中在哪个地方。如我们有100个异表达基因其中有99个都集中在细胞核里，那我们通过GO分析就得到了一个显著的分布。

GO富集分析原理：

clusterProfiler是一个功能强大的R包，同时支持GO和KEGG的富集分析，而且可视化功能非常的，本章主要介绍利用这个R包来进行Gene Ontology的富集分析。

进行GO分析时，需要考虑的一个基础因素就是基因的GO注释信息从何处获取。Bioconductor上提供了以下19个物种的Org类型的包，包含了这些物种的GO注释信息

对于以上19个物种，只需要安装对应的org包，clusterProfile就会自动从中获取GO注释信息，我们只需要异基因的列表就可以了，使用起来非常方便。

1.1 准备输入数据

待分析的数据就是一串基因名称了，可以是ensembl id、entrze id或者symbol id等类型都可以。把基因名称以一列的形式排开，放在一个文本文件中（例如命名“gene.txt”）。Excel中查看，就是如下示例这种样式。

1.3 GO富集分析

加载了注释库之后，读取基因列表文件，并使用clusterProfiler的内部函数enrichGO()即可完成GO富集分析。

此外，clusterProfiler中也额外提供了一系列的可视化方案用于您知道自关注通路ID直接第步基础直接搜索获特定物种通路信息例面humanPentosephosphate pathwayIDhsa00030我直接用ID进行搜索具体作步骤1第二幅图填入ID号选择物种has点击Go即页面：展示本次富集分析结果，具有极大的便利。