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Contents |
Prise en main de la librairie R/Bioconductor R-STRINGdb
Sites et documentation :
- STRING : http://string-db.org/
- R-STRINGdb : https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/STRINGdb.html
- R-STRINGdb Vignette et Man
Travail à réaliser :
- Installer la librairie (si nécessaire)
- Retrouver l'espèce Escherichia coli K12 MG1655, quel est son identifiant taxonomique/STRINGdb ?
- Quelle est la différence entre STRINGdb core et STRINGdb periphery ?
- Télécharger tout le graphe pour E. coli K12 pour un seuil de 400. A quoi correspond ce seuil ? combien d'interactions obtenez-vous ?
- Afficher le sous graphe pour les groupe de gènes ALAS ARGS ASNS ASPS CYSS GLTX GLYQ GLYS HISS ILES. A quoi correspond la p-valeur affichée ?
- Télécharger les annotations associées à chaque sommet.
Enrichment analysis
Dans cette partie, il s'agit d'analyser un groupe de gènes en le confrontant à des groupes de gènes obtenus selon différentes fonctions de regroupement.
La fonction de regroupement proposée est l'appartenance à une même voie métabolique dans la banque de données BioCyc. Ainsi, pour chaque pathway, un groupe de gènes est formé.
Le script python search_enriched_sets.py permet de charger ces ensembles de gènes pré-formés EcolA.biocyc.sets et de chercher les plus similaires à un groupe de gènes d'intérêts. Essayez-le avec ALAS ARGS ASNS ASPS CYSS GLTX GLYQ GLYS HISS ILES par exemple pour vous faire une idée de son fonctionnement.
Remarque : le script python utilise le module scipy.
root> pip install scipy
Comparez les résultats avec ceux obtenus en recherchant parmi les ensembles formés des gènes annotés avec le même terme de la Gene Ontology (EcolA.go.sets). Que constatez-vous ?
Travail à réaliser :
- Analyser le code source du script search_enriched_sets.py
- Pour chaque pathway biocyc, proposer le term GO le plus représentatif
- Visualisation des résultats avec REVIGO
Intégration dans une base de données orientée graphes
Sites et documentations :
- https://neo4j.com/
- https://neo4j.com/developer/get-started/
- pilotes : python ; R
- Cypher reference card: https://neo4j.com/docs/cypher-refcard/current/
- et dans guest@intervenant:/home/Documents/eBooks
- exemples d'applications :
- graphe de co-expression : https://neo4j.com/graphgist/dba96ed2-2d3c-469c-a1a4-cda067c873fc
- réseau métabolique : https://neo4j.com/graphgist/563e4bfc-a3d8-479d-b065-1f9c9b84027e#listing_category=science
Téléchargement linux https://neo4j.com/download-center/#releases (onglet Community server)
Installation (cf.https://neo4j.com/docs/operations-manual/current/installation/)
tar tf neo4j-community-3.4.7-unix.tar.gz tar xf neo4j-community-3.4.7-unix.tar.gz ln -s neo4j-community-3.4.7 neo4j-community cd neo4j-community/
Démarrage et arrêt du serveur
./bin/neo4j console
Le processus est au premier plan donc pour arrêter le serveur il faut faire Ctrl + C dans le terminal.
Utilisation depuis le navigateur (vérifier le port renseigné lors de la précédente commande)
http://localhost:7474/
A la première connexion, le mot de passe est neo4j, le système demande ensuite de changer le mot de passe. Explorez l'interface Web de Neo4j browser, notamment le côté gauche avec les paramètres, et les informations sur la base de données.
Dans la partie favoris, suivre le premier exemple dans Example Graphs intitulé Movie Graph.
Passer ensuite à l'exemple suivant Northwind Graph et adapter les commandes pour importer le modèle suivant :
- les termes de la Gene Ontology et leurs relations is_a et part_of qui ne sont pas "périmés" (obsolete) ; cf. http://geneontology.org/ et http://geneontology.org/page/download-ontology http://geneontology.org/page/lead-database-schema et http://archive.geneontology.org/latest-termdb/go_daily-termdb-data.gz
- les protéines annotés avec ces termes ; cf. STRINGdb
Requêtes Cypher depuis Neo4j browser ou depuis le shell :
cycli -u neo4j -p
Utilisation depuis python.
Utilisation depuis R.
Données et scripts
- enrichment analysis
- R-STRINGdb tutoriel
Neo4j
Restauration de la base de données entière récupérée sur geneontology.org :
mysql -uroot -p -e 'create database go' mysql -uroot -p go < go_daily-termdb-data
Extraction d'un fichier csv tabulé pour l'import dans neo4j (dans le répertoire import)
mysql -uroot -p go -B -e "SELECT id, acc, term_type, name FROM term WHERE acc LIKE 'GO:%' AND is_obsolete=0" > neo4j-community/import/go.terms.csv
Remarque : utiliser la commande sed pour remplacer les \t par des ,
Import des termes GO dans Neo4j :
LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///go.terms.csv" AS row CREATE (n:GOTerm) SET n = row, n.id = row.id, n.acc = row.acc, n.term_type = row.term_type, n.name = row.name
Création des index :
CREATE INDEX ON :GOTerm(id) CREATE INDEX ON :GOTerm(acc)
Exploration :
MATCH (n:GOTerm) RETURN count(n) MATCH (n:GOTerm) RETURN n LIMIT 10 MATCH (n:GOTerm {name: 'reproduction'} ) RETURN n
Ajout des relations de type is_a
SELECT * FROM term WHERE name = 'is_a' OR name = 'part_of';
# IS_A (1) mysql -uroot -p go -B -e "SELECT term1_id, term2_id FROM term2term WHERE relationship_type_id = 1" > neo4j-community/import/go.rel.is_a.dump.txt
Commandes dans Neo4j pour l'import :
USING PERIODIC COMMIT 1000 LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///go.rel.is_a.dump.txt" AS line MATCH (t1:GOTerm),(t2:GOTerm) WHERE t1.id=line.term1_id AND t2.id=line.term2_id WITH t1,t2 CREATE UNIQUE (t1)-[:IS_A]->(t2)
- ajout des relations part_of
# PART_OF (27) mysql -uroot -p go -B -e "SELECT term1_id, term2_id FROM term2term WHERE relationship_type_id = 27" > neo4j-community/import/go.rel.part_of.dump.txt vi neo4j-community/import/go.rel.part_of.dump.txt USING PERIODIC COMMIT 1000 LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///go.rel.part_of.dump.txt" AS line MATCH (t1:GOTerm),(t2:GOTerm) WHERE t1.id=line.term1_id AND t2.id=line.term2_id WITH t1,t2 CREATE UNIQUE (t1)-[:PART_OF]->(t2)
Ajout des sommets correspondants aux protéines
sdb = STRINGdb$new(version='10', species=511145, score_threshold=0, input_directory='repo_data') g=sdb$get_graph() sp=sdb$get_proteins()
cp repo_data/511145__proteins.tsv.gz neo4j-community/import/ gunzip neo4j-community/import/511145__proteins.tsv.gz
# remplacer les tabulations par des virgules (si besoin) USING PERIODIC COMMIT 1000 LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///511145__proteins.csv" AS row CREATE (n:Protein) SET n = row, n.id = toInt(row.protein_id), n.name = row.protein_external_id
Ajout de l'index
CREATE INDEX ON :Protein(name)
Test
MATCH (p:Protein) RETURN p LIMIT 10
Ajout des liens entre protéines et annotations
annot=sdb$get_annotations()
cp repo_data/annotations_511145.tsv.gz neo4j-community/import/ gunzip neo4j-community/import/annotations_511145.tsv.gz # remplacer les tabulations par des virgules et rajouter les noms de colonnes # prot,got,branch,iea echo 'prot,got,branch,iea' > neo4j-community/import/go.annotations_511145.csv grep 'GO:' neo4j-community/import/annotations_511145.tsv >> neo4j-community/import/annotations_511145.csv
USING PERIODIC COMMIT 1000 LOAD CSV WITH HEADERS FROM "file:///annotations_511145.csv" AS line MATCH (p:Protein), (goterm:GOTerm) WHERE p.name=line.prot AND goterm.acc=line.got WITH p, goterm, line CREATE UNIQUE (goterm)-[r:GOAnnotates { branch: line.branch }]->(p)
- Script python
#!/usr/bin/python from neo4j.v1 import GraphDatabase, basic_auth driver = GraphDatabase.driver("bolt://localhost", auth=basic_auth("neo4j", "bioinfo")) session = driver.session() #~ session.run("CREATE (a:Person {name:'Arthur', title:'King'})") result = session.run("MATCH (f:GOTerm)-[:IS_A]->(g:GOTerm) WHERE g.name='reproduction' RETURN f.acc AS acc, f.name AS name") for record in result: print "acc: %s, name: %s" % (record['acc'], record['name']) print session.close()
- R
library(RNeo4j) graph = startGraph("http://localhost:7474/db/data/", 'neo4j','bioinfo') graph = startGraph("http://localhost:7474/db/data/") query = "match (g:GOTerm {name:'transport'})-[r:GOAnnotates]->(p:Protein) return p.name,p.protein_size" cypher(graph,query) # GOTerm les plus utilisés query = "MATCH (:Protein)<-[:GOAnnotates]-(g:GOTerm) RETURN g.name AS GOTerm, COUNT(*) AS count ORDER BY count DESC LIMIT 50" cypher(graph,query) # GOTerm les plus utilisés dans Biological Process, ou autre query = "MATCH (:Protein)<-[:GOAnnotates]-(g:GOTerm {term_type:{param}}) RETURN g.name AS GOTerm, COUNT(*) AS count ORDER BY count DESC LIMIT 50" cypher(graph, query, param = "biological_process") # ou bien avec les attributs sur les arcs query = "MATCH (g:GOTerm)-[:GOAnnotates {branch:{param}}]->(:Protein) RETURN g.name AS GOTerm, COUNT(*) AS count ORDER BY count DESC LIMIT 50" cypher(graph, query, param = "Process")