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生物go分析数据库,生物信息数据库中的软件都是在线分析的

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按大小可分为1 。公数据库2，从公共数据库中提取数据进行进一步处理数据库的专业人士，并提供更多分析工具 ， 按照功能可以有GENEBANK和protein bank Uniprot，/两种，如何看待go 数据库中找到的通 。

1、GO、KEGG富集 分析(一一般来说 ， 基因的描述是从三个层面进行的:这三个层面具体指的是得到GO注释的思路为GO分析；例如，在疾病的研究中，某些基因的表达在药物治疗后发生了明显的变化，这些基因作为GO 分析在生物过程中发现 。这个例子是为了启发大家，得到差异表达基因DEG只是一个开始，接下来要做GO注释，接下来需要做a 分析，看看这些注释主要集中在哪里 。

GO enrichment分析Principle:One $ term注释了100个差异表达基因参与了哪个过程，注释后(所有模式生物都有现成的注释包 ， 我们不需要自己注释)计算是否相对于背景显著集中在某个途径、某个细胞学位置、某个 。ClusterProfiler是一个功能强大的R包，同时支持GO和KEGG的丰富分析 ， 可视化功能非常出色 。本章主要介绍利用这个R包分析对基因本体的丰富 。

2、非模式 生物GO、KEGG富集 分析GO，KEGG enrichment 分析是我们信息分析中常用的部分，可以把基因和功能联系起来 。GO指的是基因本体论，是基因功能的国际标准分类体系 。目的是建立一个适用于各种物种，定义和描述基因和蛋白质功能，并能随着研究的深入而更新的语言词汇标准 。GO分为三部分:MolecularFunction)(MF)、生物biological process)(BP)和CellularComponent)(CC) 。

3、如何看go 数据库中查出来的pathway,是否与肿瘤相关这种东西分不清是不是和肿瘤有关 。肿瘤本身具有远处转移的特点 ， 可能存在于各种组织中 。所以想看pathway是否与肿瘤相关，需要点进去查相关文献，了解各种蛋白质，才能得到 。如果仅仅依靠go 数据库的通路，就可以判断世界早就太平了~多读点文献，加油 。围棋看不出和肿瘤的关系 。要实现你的目标，你应该做KEGG频道分析或者更强的IPA，Metacore 分析 。

这个我也不太了解 。我简单说一下我的经验，仅供参考 。首先，肿瘤相关的通路其实有很多 。一般来说，与肿瘤相关的通路包括细胞信号转导(akt、notch、MAPK等 。)、细胞损伤修复(ATM、NHEJ等 。)、细胞周期调控(Cdk)、基因表达调控(如p53)和细胞迁移，它们一般是重叠的 。虽然大多数通路都或多或少地参与肿瘤的发生，但直接相关的一般是我提到的，主要作用于肿瘤的发生、成熟和迁移 。

4、go富集 分析结果怎么写文章1首先我们需要简单总结一下go enrichment 分析的结果 ， 并做出明确的结论 。例如，“在本研究中，我们发现XXX途径在XXX条件下显著富集 。”原因可以从以下几个方面来说明:介绍go enrichment 分析的原理和方法，让读者了解分析的基本流程和原理，说明在实验设计和数据处理中采取了哪些措施来保证-2生物所得结果的学术意义，说明为什么这个渠道在这种条件下显著丰富了内容外延 。可以从以下几个方面进行延伸:讨论该通路与其他通路之间的相互作用和影响 ， 分析其在学习过程中的作用分析该通路在其他条件下的丰富性，比较不同条件下的差异，将该通路与其他实验结果进行比较和 . 6
【生物go分析数据库,生物信息数据库中的软件都是在线分析的】
5、 生物催化和 生物降解的 数据库及网址有哪些一般使用的工具是分析网上和下载的 。下面简单列举一些常用的在线软件的使用方法 。1.使用VecScreen工具，下列未知序列、输出序列的长度、载体序列的区域和可能的克隆载体 。一、步骤:打开google主页 ， 搜索VecScreen，进入VecScreen主页 ， 复制序列，运行 ， 查看报告 。结果:输出序列的长度为918bp，载体序列的区域为456bp854bp 。克隆载体为m13mp 18噬菌体、pGEM13Zf()、pBR322和pRKW2 。

6、如何从众多go 生物学 分析中选取出需要的 生物过程1如果你愿意努力，可以通过R语言得到基因本体和途径富集数据，并可视化 。使用的R包可以是GOSim(GO 分析)，也可以是cluego，clue GO是Cluster Profiler(GO

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