M2BBS - IDH
From silico.biotoul.fr
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* Télécharger les annotations associées à chaque sommet. | * Télécharger les annotations associées à chaque sommet. | ||
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= Prioritization = | = Prioritization = | ||
Installation des bibliothèques requises : | Installation des bibliothèques requises : | ||
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pip install matplotlib | pip install matplotlib | ||
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Prise en main des scripts | Prise en main des scripts | ||
* librairie [[Media:Prioritization.py|Prioritization.py]]: classes pour la priorisation de gènes par fusion de données génomiques | * librairie [[Media:Prioritization.py|Prioritization.py]]: classes pour la priorisation de gènes par fusion de données génomiques | ||
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Information sur un gène à partir de son identifiant dans ABCdb : https://www-abcdb.biotoul.fr/#/entry/findbestmatch/ID/EcolA.RBSA | Information sur un gène à partir de son identifiant dans ABCdb : https://www-abcdb.biotoul.fr/#/entry/findbestmatch/ID/EcolA.RBSA | ||
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= Données et scripts = | = Données et scripts = | ||
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* enrichment analysis | * enrichment analysis | ||
** [[Media:search_enriched_sets.py]] | ** [[Media:search_enriched_sets.py]] | ||
** [[Media:EcolA.biocyc.sets]] | ** [[Media:EcolA.biocyc.sets]] | ||
** [[Media:EcolA.go.sets]] | ** [[Media:EcolA.go.sets]] | ||
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| + | ** [[Media:M2BBS-IDH-gene.tar.bz2]] | ||
* prioritization | * prioritization | ||
** [[Media:Prioritization.py]] | ** [[Media:Prioritization.py]] | ||
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** [[silico:enseignement/m2BBS/idh/EcolA.pp.all.jaccard.h5|EcolA.pp.all.jaccard.h5]]: gene-gene dissimilarity matrix based on phylogenetic profiles (all available strains) | ** [[silico:enseignement/m2BBS/idh/EcolA.pp.all.jaccard.h5|EcolA.pp.all.jaccard.h5]]: gene-gene dissimilarity matrix based on phylogenetic profiles (all available strains) | ||
** [[silico:enseignement/m2BBS/idh/EcolA.gn.0.7.h5|EcolA.gn.0.7.h5]]: gene-gene dissimilarity matrix based on genomic context (selected strains) | ** [[silico:enseignement/m2BBS/idh/EcolA.gn.0.7.h5|EcolA.gn.0.7.h5]]: gene-gene dissimilarity matrix based on genomic context (selected strains) | ||
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* [[Media:M2BBS-IDH-go.tar.bz2]] | * [[Media:M2BBS-IDH-go.tar.bz2]] | ||
Revision as of 16:28, 18 September 2016
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 gène 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
Prise en main de la librairie R/Bioconductor STRINGdb
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.
Données et scripts
- enrichment analysis
