KEGG数据库，除了pathway你还知道哪些

KEGG称之为京都基因组百科全书，作为一个综合型的数据库，和NCBI类似，它也是有各个子数据库构成的，本文作为一个合集，整理了之前推送的KEGG数据库相关的文章

• KEGG Orthology 数据库简介

• KEGG Brite 数据库

• KEGG Module 数据库

• KEGG COMPOUND 数据库

• KEGG Enzyme 数据库

• KEGG Reaction 数据库

• KEGG Disease 数据库

• KEGG Network 数据库

• KEGG Drug 数据库

• KEGG Genome 数据库

• KEGG Genes 数据库

• KEGG Glycan 数据库

• KEGG pathway 数据库

对于大型数据库而言，除了在线检索外，通常也会提供API, 方便批量查询与下载，KEGG数据库API的用法详见以下链接

• KEGG API 用法详解上篇

• KEGG API 用法详解下篇
  

pathway作为KEGG中应用最为广泛的数据库，除了查询与检索，还有很多使用的小技巧

• color pathway 使用指南 : 在通路图中标记基因

• KGML 文件: pathway 信息更加直观的存储方式

• KEGGgraph : 根据kgml 文件从pathway中重构出基因互作网络

类似KEGG这样的数据库，其实就是一个大的宝藏，有很多值得深入学习和挖掘的地方。不仅需要理解整个数据库的拓扑结构，还需要掌握数据库中存储的核心信息，这样才能够做到灵活的运用。

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  TCGA

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• 使用GDC在线查看TCGA数据

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• 通过GDC Legacy Archive下载TCGA原始数据

• 使用GDC API查看和下载TCGA的数据

• 使用GDC下载TCGA肿瘤患者的临床信息

• 使用TCGAbiolinks下载TCGA的数据

• 使用TCGAbiolinks进行生存分析

• 使用TCGAbiolinks分析TCGA中的表达谱数据

• 使用TCGAbiolinks进行甲基化和转录组数据的联合分析

• Broad GDAC:TCGA数据分析中心

• 使用cBioPortal查看TCGA肿瘤数据
  

• UCSC  Xena:癌症基因组学数据分析平台

• GEPIA:TCGA和GTEx表达谱数据分析平台

• TANRIC:肿瘤相关lncRNA数据库

• SurvNet:基于网络的肿瘤biomarker基因查找算法

• TCPA:肿瘤RPPA蛋白芯片数据中心

• TCGA Copy Number Portal:肿瘤拷贝数变异数据中心

  生存分析

• 生存分析详细解读

• 用R语言进行KM生存分析

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• 使用kmplot在线进行生存分析

  肿瘤数据库

• ICGC:国际肿瘤基因组协会简介

• HPA:人类蛋白图谱数据库

• Oncomine:肿瘤芯片数据库

• ONGene:基于文献检索的肿瘤基因数据库

• oncomirdb:肿瘤相关的miRNA数据库

• TSGene:肿瘤抑癌基因数据库

• NCG:肿瘤驱动基因数据库

• mutagene:肿瘤突变频谱数据库

• CCLE:肿瘤细胞系百科全书

• mSignatureDB:肿瘤突变特征数据库

• GTEx:基因型和基因表达量关联数据库

  肿瘤免疫和新抗原

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• TMB:肿瘤突变负荷简介

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• 肿瘤浸润免疫细胞量化分析简介

• 使用EPIC预测肿瘤微环境中免疫细胞构成

• TIMER:肿瘤浸润免疫细胞分析的综合网站

• quanTIseq:肿瘤浸润免疫细胞定量分析

• The Cancer Immunome Atlas:肿瘤免疫图谱数据库

• 肿瘤新抗原简介

• TSNAdb:肿瘤新抗原数据库

• 使用NetMHCpan进行肿瘤新抗原预测分析

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• Juicer软件的安装详解

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• HiC-Pro:灵活的Hi-C数据处理软件

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• 3D Genome Browser:Hi-C数据可视化工具

• HiCPlotter:Hi-C数据可视化工具

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• 3DIV:染色质空间互作数据库

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• 3dsnp:SNP在染色质环介导的调控网络中的分布数据库

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• 使用WashU Epigenome Browser可视化hi-c数据

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• Hi-C Data Browser:Hi-C数据浏览器

• 使用FitHiC评估染色质交互作用的显著性

• 使用TADbit识别拓扑关联结构域

• 使用pyGenomeTracks可视化hi-c数据

• hi-c辅助基因组组装简介

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  chip_seq数据分析

• Chip-seq简介

• chip_seq质量评估之计算样本间的相关性

• chip_seq质量评估之查看抗体富集效果

• chip_seq质量评估之PCA分析

• chip_seq质量评估之coverage分析

• chip_seq质量评估之FRiP Score

• chip_seq质量评估之cross correlation

• chip_seq质量评估之文库复杂度

• depth, bedgraph, bigwig之间的联系与区别

• bigwig归一化方式详解
  

• 使用igvtools可视化测序深度分布

• 使用UCSC基因组浏览器可视化测序深度分布数据

• 使用deeptools查看reads分布特征

• 使用phantompeakqualtools进行cross correlation分析
  

• blacklist regions:NGS测序数据中的黑名单

• MACS:使用最广泛的peak calling软件之一

• MACS2 peak calling实战

• 使用SICER进行peak calling

• 使用HOMER进行peak calling

• peak注释信息揭秘

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• 使用UPORA对peak进行注释

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• 使用ChIPpeakAnno进行peak注释

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• 利用bedtools预测chip_seq数据的靶基因
  

  motif

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• 详解motif的PWM矩阵

• 使用WebLogo可视化motif

• 使用seqLogo可视化motif

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• MEME:motif分析的综合性工具

• 使用MEME挖掘序列中的de novo motif

• 使用DREME挖掘序列中的de novo motif

• 使用MEME-ChIP挖掘序列中的de novo motif

  chip_seq数据库

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• ReMap:人类Chip-seq数据大全

• IHEC:国际人类表观基因组学联盟

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• GTRD:最全面的人和小鼠转录因子chip_seq数据库

• ChIP-Atlas:基于公共chip_seq数据进行分析挖掘

• Cistrome DB:人和小鼠的chip_seq数据库

• chipBase:转录因子调控网络数据

• unibind:human转录因子结合位点数据库

• chip_seq在增强子研究中的应用

• DENdb:human增强子数据库

• VISTA:人和小鼠的增强子数据库

• EnhancerAtlas:人和小鼠的增强子数据库

• FANTOM5:人类增强子数据库

• TiED:人类组织特异性增强子数据库

• HEDD:增强子疾病相关数据库

• HACER:human增强子数据库

• SEdb:超级增强子数据库简介

• dbSUPER:人和小鼠中的超级增强子数据库

• dbCoRC:核心转录因子数据库

• 使用ROSE鉴定超级增强子

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