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我们往往通过这些数据信息，查看关注基因、代谢物、酶等的功能，KEGG提供的整合代谢途径(pathway)查询十分出色，包括碳水化合物、核苷、氨基酸等的代谢及有机物的生物降解，不仅提供了所有可能的代谢途径，而且对催化各步反应的酶进行了全面的注解，包含有氨基酸序列、PDB库的链接等等。
有意思的是，kegg还具有强大的作图功能，能利用图形来展示众多的代谢途径以及各途径之间错综复杂的关系，比如刚才咱们提到的代谢通路图！ 说到这里，这个代谢通路图要怎么做呢？
2017-8-17：基本同意你的说法，希望大家一起讨论这个问题。. 1、不分开显著上调和下调的基因，一起进行GO和KEGG注释，归类之后也可以看出有没有想要的科学问题；2、就是因为基因不是单独作用的，所以一些文章分开上调或下调进行PPI分析，我觉得里面好像有 ...
常用的富集分析包括GO富集分析、KEGG富集分析以及GSEA富集分析。. 其中前两者均基于统计学的超几何分布，计算出一个p值来确定是否真的富集。. 而GSEA的原理是判断功能基因集中的成员在差异表达基因排序列表中的位置，如果都位于差异表达基因排序列表的顶端 ...
各位高手，我以前不是学生物了，所以有很多的基础知识我不太清楚，请大家指教以下：我的课题是表达实验小鼠的某一个基因，我在NCBI上找到了Mus musculus (house mouse)和Rattus norvegicus（norway rat）同源基因的核苷酸序列。. 我知道rat表示大鼠，mouse表示小鼠，可Mus ...
各位前辈，日前公司返回了两样本差异基因的kegg富集分析结果，竟然p值均大于0.05，并且fdr（矫正p值）均等于1！真是让人两眼一抹黑，到底如何看待富集分析的p值，数据都不能用了吗？继续分析感兴趣的通路还有没有意义？想听听各位大神的建议，感谢！
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常规的GO和KEGG分析，属于超几何富集算法，使用的基因数据源是我们根据实验组vs对照组所获得的差异基因，其中差异基因则需要根据设置的阈值进行判断。比如p值、p.adjust值、logFC等，因此这
Nature综述：中山大学团队阐述靶向肿瘤活性氧（ROS）的原理与策略. 活性氧（ROS）是生物系统中短暂存在但必不可少的重要物质。. ROS的产生和消除是基本的生物化学过程，其微妙的平衡由一组复杂的分子机制维持。. 氧化还原稳态的失衡与各种疾病，尤其是癌症 ...
kegg的思路实际上是一个统计学上经典概率问题，就说在go注释的所有信号通路中寻找哪些最有意义的信号通路，通常的思路是包含基因越多的信号通路越有意义，但是这样子就会使得一些相对代谢量很大的普遍性信号通路被筛出来，不一定有意义，所以人们改变了思路，寻找在整体的基因数目，go注释的信号通路所包含的基因数目在随机抽样中处于一个不可能的概率，或者 ...
