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人生第一次下载Reactome 基因集
通常进行差异基因的功能富集分析，包括GO、KEGG、REACTOME等数据库。 接下来介绍如何从Reactome 数据库下载相关基因信息本方法参考Y叔写的两个R包，具体安装教程请自行搜索 （Bioconductor）Step1 进入Recatome 网站搜索所需基因集以Cell-Cell communication为例 -- https://reactome.org/PathwayBrowser/#/R-MMU-1500931&DTAB=DTReactome 包含多个物种，根据所需物种及时调整 = as.list(reactomePATHID2EXTID)$ "R-MMU-1500931"write.csv(as.data.frame(Cell_communication),'Reactome 基因功能分析/mm_Cell_communication.csv')Step3 修改基因ID由于 Reactome 存放的基因id为Enterze id，需要将其转换为常用的Symbol idStep3.1
2.9K31编辑于 2023-06-05 - 来自专栏R语言交流中心
R语言基于Reactome数据库的富集分析
我们需要用到包ReactomePA，这个包主要是基于Reactome数据库进行通路富集，此包支持including ‘celegans’,‘fly’, ‘human’, ‘mouse’, ‘rat’,
14.5K22发布于 2020-09-10 - 来自专栏生信宝典
REACTOME开源通路更强大
之前搜集免费生物AI插图时简单提到了通路数据库Reactome（https://reactome.org/）， 那些精美的生物插图只能算是该数据库附赠的小礼品，他的主要功能还是作为一个开源的通路数据库， 下面介绍的reactomeFIPlugIn插件便可以实现利用cytoscape在本地调用reactome数据库中的数据，让用户轻松在软件中进行各种分析。 1. 安装好的插件将保存在Apps下，在工具栏依次点击Apps/Reactome FI/Reactome Pathways，cytoscape将通过网络加载Reactome数据库中的通路信息（https:// reactome.org/PathwayBrowser/），加载完成后各通路将显示在左侧Control Panel处。 选择感兴趣的Pathway，点击鼠标右键，在弹出菜单中选择View Reactome Source，可以查看该通路在Reactome中的详情注释；或者选择View in Reactome将跳转至Reactome
3.6K20发布于 2019-10-14 - 来自专栏单细胞天地
手把手带你复现NC图表之Figure 2
<- lmFit(REACTOME_gsva_res, design) REACTOME_gsva.fit <- eBayes(REACTOME_gsva.fit) contrast.matrix < <- contrasts.fit(REACTOME_gsva.fit, contrast.matrix) REACTOME_gsva.fit2 <- eBayes(REACTOME_gsva.fit2 ) ) REACTOME_tt.res_df <- do.call(rbind, REACTOME_tt.res) REACTOME_tt.res_df$Cluster <- do.call(rbind ", 2))[,2] REACTOME_tt.res_df$Pathway.label <- gsub("REACTOME_", "", REACTOME_tt.res_df$Pathway) REACTOME_tt.res_df <- REACTOME_tt.res_subset[-10, ] REACTOME_tt.res_subset <- rbind(REACTOME_tt.res_subset, REACTOME_tt.res_df
64010编辑于 2023-09-26 - 来自专栏生信技能树
还在使用同源基因转换获取非人类物种基因集吗，那你就out啦！来看看这个方法
数据库 gene sets Reactome是另一个流行的通路数据库。 最新的通路数据可以直接在以下网址找到：https://reactome.org/download-data（映射文件 -> 标识符映射文件 -> NCBI到所有通路）。 Reactome包含多个生物体的通路，在Reactome ID中，第二部分包含了生物体的信息。 # BiocManager::install("reactome.db") library(reactome.db) reactome.db tb = toTable(reactomePATHID2EXTID /download/current/NCBI2Reactome_All_Levels.txt", destfile = "NCBI2Reactome_All_Levels.txt") tb = read.table
39200编辑于 2025-06-26 - 来自专栏生信技能树
一种很新的功能富集结果展示方法
今天我们继续来学习绘制其中另一幅的功能富集结果展示图，是一种很新的展示方法哦，且颜值高： 含义：三组 KRAS signatures 基因做 Reactome 数据库的功能富集，并挑选 top10进行展示 (A) Overrepresentation analysis for Reactome terms in three KRAS signatures: PDAC KRAS-ERK UP, PDAC KRASi 数据准备 1、Reactome 数据库通路 Reactome 数据库：是一个免费、开源、数据经过手动筛选和同行评审的生物分子通路知识数据库。数据库链接：https://reactome.org/。 通路并富集： ## === reactome 数据库通路富集 geneset <- read.gmt("data/c2.cp.reactome.v2024.1.Hs.symbols.gmt") table (geneset$term) geneset$term <- gsub(pattern = "<em>REACTOME</em>_","", geneset$term) # 富集 my_path <- enricher
64410编辑于 2025-01-17 - 来自专栏生信修炼手册
整理NAD+代谢相关基因
在ALS患者NAD+基因预后模型的文献中，提供了NAD+代谢相关基因的集合 来自KEGG和Reactome两个数据库，本文主要介绍下从这两个数据库获取基因列表的方法 1. pathway+hsa00760 从该链接可以看到，通路下包含了许多个基因 通过KEGG API, 可以一次性获取该通路的所有基因列表 http://rest.kegg.jp/get/hsa00760 2. reactome 在该数据库中，R-HSA-196807表示烟酸代谢通路，链接如下 https://reactome.org/content/detail/R-HSA-196807 通过该数据库的PathwayBrowser 浏览器可以查看该通路下的所有基因，链接如下 https://reactome.org/PathwayBrowser/#/R-HSA-196807&DTAB=MT 选择Mulecules，可以下载该通路下的所有蛋白
98030编辑于 2022-04-20 - 来自专栏生信技能树
ReactomePA安装及报错解决
ReactomePA包简介 ReactomePA包是用于对筛选后的差异基因进行reactome通路富集分析。 不过本着报错提示啥包安装不下来就单独安装哪个包，就单独安装一下reactome.db reactome.db依赖包安装 1. 下载并加载好了reactome.db包之后，重新安装一下ReactomePA即可 library(reactome.db) BiocManager::install("ReactomePA") 2. 下载到本地导入 我是使用命令行直接安装，学员是尝试将reactome.db包下载到本地之后，从本地导入，但是遇到报错了。 /reactome.db 1.88.0.tar.gz" ,upgrade = F,dependencies = T）与install.packages(".
1.4K10编辑于 2024-11-21 - 来自专栏单细胞
单细胞scMetabolism代谢相关通路分析学习和整理
内置了KEGG_metabolism_nc和REACTOME_metabolism两个库的代谢通路信息。分析方法可选择VISION、AUCell、ssgsea和gsva这四种，默认是VISION。 signatures_KEGG_metab <- system.file("data", "KEGG_metabolism_nc.gmt", package = "scMetabolism") signatures_REACTOME_metab <- system.file("data", "REACTOME_metabolism.gmt", package = "scMetabolism") if (metabolism.type { gmtFile <- signatures_KEGG_metab cat("Your choice is: KEGG\n") } if (metabolism.type == "<em>REACTOME</em> ") { gmtFile <- signatures_REACTOME_metab cat("Your choice is: REACTOME\n") } if (imputation
1.2K10编辑于 2024-10-02 - 来自专栏单细胞天地
手把手带你复现NC图表之Figure 4
(data_directory, "IntegratedFibs_Zenodo.Rdata")) load(paste0(data_directory, "MxIHC_Zenodo.Rdata")) REACTOME 途径富集结果 REACTOME<-REACTOME[c(5,1,18,49,59,58),] REACTOME$"Pathway genes in Consensus Module (%)"<-(REACTOME $Coverage.pct)*100 REACTOME<-REACTOME[rev(rownames(REACTOME)),] col<-rep(c("#984EA3","#4DAF4A","#377EB8 "),each = 2) names(col)<-REACTOME$Name ggplot(REACTOME, aes(x=factor(Name,levels=REACTOME$Name), y=`Pathway = "black")+ labs(x="REACTOME pathway", y="Pathway genes in Consensus Module (%)", fill="Module") +
75110编辑于 2023-09-26 - 来自专栏全栈程序员必看
生物AI插图免费领取[通俗易懂]
通路数据库Reactome Reactome是一个开源的生物通路数据库 (http://www.reactome.org/)，免费，更新及时，功能强大，这个随后会专程介绍。 与我们熟知的其它数据库如KEGG相比，Reactome团队致力于一种新颖的展现形式，设计了生物领域各类模型图，不仅美观，而且专业，富有立体感。
2K30编辑于 2022-06-27 - 来自专栏智药邦
Drug Discov Today｜人类生物通路的化学覆盖范围
Reactome作为一个综合性的生物信息学资源，详尽地描绘了细胞内分子间复杂的相互作用网络，包含了从基础代谢到高级神经功能的2673条精细通路。 图2 Reactome顶级途径的化学覆盖。 此外，Reactome数据库中尚未包含那些表征不清的蛋白质，它们可能潜藏于未被发现的通路之中。 图3 Reactome知识库中化合物和蛋白质的分布。 至少一种化学探针、化学基因组化合物和药物靶向的Reactome最低水平（a）和最高水平（b）途径的数量。 在Reactome的29个顶级通路中，激酶广泛分布于28个通路，而GPCR则主要出现在14个通路中，这表明激酶在生物通路中的参与更为广泛。 我们的分析已显示，部分化学工具已靶向到Reactome中未注释的特征不清的蛋白质，这为深入研究提供了线索。
37810编辑于 2024-10-21 - 来自专栏生信技能树
Science杂志：富集结果条形图还可以聚类吗？
含义：作者对一组基因 PDAC KRAS-ERK UP essential genes 进行KEGG，GOBP，GOCC 以及 REACTOME 进行 ORA 功能富集分析，根据富集的 pvalue 和 (C) Overrepresentation analysis for PDAC KRAS-ERK UP essential genes using KEGG, GO, and Reactome. sig1$external_gene_name) head(gene) length(gene) 这里共有 277个基因： 2.功能富集分析 作者用了四个基因集，KEGG，GOBP，GOCC 以及 REACTOME filePath=/msigdb/release/2024.1.Hs/c2.cp.reactome.v2024.1.Hs.symbols.gmt KEGG：https://www.gsea-msigdb.org /MSigDB/2024.1.Hs/c2.cp.reactome.v2024.1.Hs.symbols.gmt") geneset2 <- read.gmt(".
46200编辑于 2025-03-04 - 来自专栏用户7627119的专栏
代谢通路和信号传导网络分析工具
2.Reactome数据库 该数据库是一个包含多种信息的通路数据库，存储了大量的代谢通路信息及生化反应信息，这些信息从生物学实验和文献中提取，并经过人工校正。 3.Pathway common 数据库 该数据库是一个包含了生物通路信息及蛋白互作信息的多物种综合数据库，它包含了来自Reactome HumanCye HPRD等多个数据库的信息，因此可以作为获得公共通路数据库通路信息的一个接口 PID中包含了三个不同来源的数据，第一来源是NCI组织校正的通路，这种通路是从同行评议的文献中获得的，第二个来源是来自Reactome数据库，第三个是KEGG数据库。
1.4K30发布于 2020-08-28 - 来自专栏简说基因
跟着SCI学转录组分析|整合全外显子组和转录组测序揭示磨玻璃结节型肺腺癌从癌前病变到浸润癌的动态演变
图3 与SMGs相关的富集分析注：(A) AIS中SMGs的GO、KEGG和Reactome富集结果。(B) MIA中SMGs的GO、KEGG和Reactome富集结果。 对这些共有DEGs进行Reactome富集分析，发现其富集在“GPCR配体结合”“细胞连接组织”等致癌通路（图5B）。 (B) 病理亚型之间的Reactome富集分析。(C) 共有DEGs的蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络。(D, E) MCODE插件聚类分析结果。 Reactome和Wikipathway富集分析表明，这些关键基因显著富集在细胞迁移、侵袭等相关通路（图6C）。 (C) 上调DEGs的Wikipathway和Reactome富集分析。
63810编辑于 2025-03-27 - 来自专栏技术学习
单细胞代谢分析scMetabolism包
KEGG_metabolism_nc.gmt", package = "scMetabolism") signatures_REACTOME_metab <- system.file("data", "REACTOME_metabolism.gmt", package gmtFile <- signatures_KEGG_metab cat("Your choice is: KEGG\n") } if (metabolism.type == "<em>REACTOME</em> ") { gmtFile <- signatures_REACTOME_metab cat("Your choice is: REACTOME\n") } if (imputation ●metabolism.type 其中KEGG包含85条代谢通路，REACTOME包含82条代谢通路。
35010编辑于 2026-01-26 - 来自专栏生信宝典
推荐几个常用的生物通路数据库
Reactome Reactome数据库包含细胞代谢和信号通路(http://www.reactome.org/)。冷泉港实验室、欧洲生物信息学研究所和基因本体联合会是该项目的主要开发者。 Reactome的通路和化学反应可以通过网页浏览器查看但不能编辑。虽然存储格式是专有的，但大量的通路可以导出为多种格式。没钱买KEGG怎么办？REACTOME开源通路更强大 ?
2.1K20发布于 2021-07-06 - 来自专栏生信宝典
生物AI插图素材获取和拼装指导 | 文末有中奖信息
通路数据库Reactome Reactome是一个开源的生物通路数据库 (http://www.reactome.org/)，免费，更新及时，功能强大，这个随后会专程介绍。 与我们熟知的其它数据库如KEGG相比，Reactome团队致力于一种新颖的展现形式，设计了生物领域各类模型图，不仅美观，而且专业，富有立体感。
2K11发布于 2020-01-16 - 来自专栏生信宝典
我想做信号通路分析，但我就是不想学编程
比如说，下面这个结果，就是默认把Reactome、CORUM和GO数据库全部给搅在一起展示了。 ? 当然，这并不是不可破解的问题。 目前，Metascape支持不少流行的数据库，比如Hallmark Gene Sets、Reactome等，还有我最不爱用的GO和KEGG。至于其他参数是啥意思，不懂话就佛系对待吧，别改了。。。 PS：我自己喜欢用的通路数据库是Reactome（没钱买KEGG怎么办？ REACTOME开源通路更强大），WikiPathways，HumanCyc（虽然免费的库比较旧），还有Hallmark gene sets。 虽然ClusterProfiler只有Reactome（额外再下个包），但只要去下载对应的数据库，用其中的通用enrichment分析函数enricher，就可以任性分析了。
1.4K50发布于 2018-12-13 - 来自专栏生信技能树
如何下载MSigDB数据库糖代谢相关基因
BIOCARTA GLYCOLYSIS PATHWAY GO GLYCOLYTIC PROCES, HALLMARK GLYCOLYSIS, KEGG GLYCOLYSIS GLUCONEOGENESIS, REACTOME KEGG_CITRATE_CYCLE_TCA_CYCLE KEGG_GLYCINE_SERINE_AND_THREONINE_METABOLISM KEGG_GLYCOLYSIS_GLUCONEOGENESIS MODULE_306 REACTOME_GLYCOLYSIS REACTOME_REGULATION_OF_GLYCOLYSIS_BY_FRUCTOSE_2_6_BISPHOSPHATE_METABOLISM WP_AEROBIC_GLYCOLYSIS WP_GLYCOLYSIS_AND_GLUCONEOGENESIS
1.7K10编辑于 2025-02-07
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