ixxmu
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8 months ago 使用PathCards数据库查询生物通路和基因的关联及基因网络构建 by 小白鱼的生统笔记
在组学数据不断增长的时代，对生物通路的系统分析越来越重要。将基因定位到通路上有助于更好地理解生物学和生物医学机制。然而，许多相关工具考虑的通路来源数量有限，错过了许多基因和基因间连接。PathCards整合了大量通路网络及其包含的基因，为研究人员提供了丰富的、可搜索的系统分析资源。
PathCards（https://pathcards.genecards.org/）是一个汇总了KEGG等多个数据库的人类生物通路及其注释的综合数据库。基于基因内容相似性，将人类基因通路聚类成SuperPaths。每个PathCard都提供有关一个SuperPath的信息（代表一个或多个人类基因通路）。当前，PathCards数据库中共包括来自11个来源的1626个SuperPath的信息，由以下来源合并而成。
本篇简介如何使用PathCards查询基因和通路的关系。
进入PathCards主页（https://pathcards.genecards.org/），在“Search PathCards”中输入感兴趣的通路，如“Apoptosis and Autophagy”。
即可获得符合检索条件的通路，本示例共20条结果，包括通路名称、基因数量等。可以继续点击查看感兴趣的通路，查看其包含哪些基因，以及基因间的相互作用或共表达关系。
通路中所包含的基因，颜色代表了SuperPath中的基因等级，点击基因名称可以跳转到GeneCards的界面查看基因的具体信息。
在刚才的查询结果界面继续下拉，网站还关联了STRING数据库中的蛋白质相互作用（PPI）网络数据，可以直接查看基因间的互作关系。
不过PathCards仅提供了一个图片结果展示。如果对这些基因的互作网络感兴趣，我们还可以打开STRING数据库（https://string-db.org/），把上述通路所给的基因统一放到STRING里面，构建PPI网络，进行功能分析等，详情可点击先前的推文“STRING数据库的PPI网络”。
参考文献
基因表达分析
差异表达基因分析：
参数检验：t-test limma edgeR DESeq2 EBSeq DEGseq
非参数检验：wilcox-test samr NOISeq
ChIP-seq
peaks的基因组注释：ChIPseeker
peaks的一致性分析：BEDTools ChIPseeker IDR
基因的功能分析
基因集富集分析：
支持ORA或NTA算法：DAVID KOBAS clusterProfiler GOseq BiNGO Enrichr WebGestalt g:Profiler
支持GSEA算法：GSEA KOBAS-i clusterProfiler WebGestalt
基因（或蛋白）网络：
https://mp.weixin.qq.com/s/s02HRTotsZfFmqNsmFAlJA