KEGGexpressionMapper 通过整合转录组学与蛋白质组学测量实现多条件下的通路分析
应用统计
2017-08-25 v1 分子网络
摘要
动机：在基于转录组学与蛋白质组学的研究中，通常将基因丰度与诸如京都基因与基因组百科全书（KEGG）等功能通路进行比较，以识别活跃的代谢过程。尽管大量工具允许相对于 KEGG 通路分析和比较组学数据，但对多条件的分析通常仅限于一组预定义的条件。此外，对于转录组学数据集，比较全套通路以获得物种代谢功能的全局概览至关重要。结果：在此，我们介绍工具 KEGGexpressionMapper，这是一个用 R 语言实现的模块。该模块允许在各种条件下突出显示通路上的转录组学或蛋白质组学测量表达，并整合了用于分析时间序列数据中基因富集分析和表达聚类的方法。KEGGexpressionMapper 支持来自不同个体的转录组学或蛋白质组学测量的时间序列数据。由于该工具用脚本语言 R 实现，它可以集成到现有的分析流程中，以获得数据集的全局概览。该 R 包可从 https://github.com/nthomasCUBE/KEGGexpressionmapper 下载。
引用
@article{arxiv.1708.07486,
title = {KEGGexpressionMapper allows for analysis of pathways over multiple conditions by integrating transcriptomics and proteomics measurements},
author = {Thomas Nussbaumer and Julia Polzin and Alexander Platzer},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.07486},
year = {2017}
}
备注
15 pages, 3 figures