pathway_data = REST.kegg_get('hsa:10458').read() parse_pathway_data(pathway_data) 三、利用KEGG进行数据分析与可视化 通过获取和解析KEGG通路信息,我们可以进一步进行数据分析和可视化。这有助于我们更好地理解生物通路的结构和功能。 数据分析 在获取通路数据后,可以使用Python的其他数据分析库(如Pandas、NumPy...
KEGG实际上是提供此类标号与功能对应的文件的,但有时网站打不开,可能是我方法没找对,于是写了这个简单的爬虫。但最好还是去找KEGG网站提供的对应文件。 代码: importre# 正则模块importrequests# 发送请求的模块url="KEGG PATHWAY Database"# KPD的网址resp=requests.get(url)# 向url发送get请求获取页面源代码obj...
然后,我们可以编写Python代码来进行KEGG通路富集分析: frombioservicesimportKEGGimportmatplotlib.pyplotasplt# 从KEGG数据库中获取通路数据kegg=KEGG()pathways=kegg.pathwayIds# 提取基因表达数据gene_expr=[0,1,0,1,1,0,1,0,1,0]# 计算每个通路的富集分析enrichment_scores={}forpathwayinpathways:genes_in_pathw...
在 KEGG ORTHOLOGY 数据库中,将行使相同功能的基因聚在一起,称为 Ortholog Groups (KO entries),每个 KO 包含多个基因信息,并在一至多个 pathway 中发挥作用。而在 KEGG PATHWAY 数据库中,将生物代谢通路划分为 6 类,分别为:细胞过程(Cellular Processes)、环境信息处理(Environmental Information Processing)、遗传...
python获取kegg pathway map的信息 1. 定位及获取目标元素 由于这是一个structured data,而且有一定的层次,鉴于需要较快完成信息的整理,所以并没有另外新学structured data信息的爬取(以后再说QAQ) 如果简单的复制粘贴的话,会变成以下模样... (可能要改好久的换行符,我不!!!)...
首先,定义一个结构体(Pathway)来存储通路信息 然后,使用requests模块获取网页信息(使用KEGGAPI) 使用re模块的正则表达式来进行字符串提取 最后将提取的通路信息存放到结构体列表中 from collections import List from python import Python @value struct Pathway: ...
通过这里可以输出kegg的通路信息,包括通路里面的基因,基因间的联系方式,以及链接等等。 其中Gene这一个对象就是包含基因name的数据框,完全可以提取出来 将kegg通路信息保存成其他格式的文件 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # In[*]res=s.get("hsa04660","kgml")res=s.parse_kgml_pathway("...
keggD[cate1][cate2][pathway]=[[],[]] 还有就是 pathname=re.sub("(\s+)\[(\S+)\]","",pathname) 这里是把中括号在内以及括号除掉如果是只去掉中括号,比如《生信编程实战第一题》中提到的 pathname=re.sub("(\s+)\[|\]","",pathname) 再就是统计一下,总共有多少pathway,以及总共多少个基...
gene set, 指一组具有相同特征的基因。如一个GO term 对应的多个基因,一个kegg pathway对应的多个基因 gene set library,多个相关的gene set 。如所有GO term组成一个gene set library. enrichment analysis, gene set library 作为注释基因集合,已知的先验知识。对于一个输入基因集合,富集分析通过计算分析哪些注释ge...
可以通过这种搜索方式搜索包含T 以及 cell的kegg通路 请注意,如果没有+号,将获得包含T或CELL的所有路径。 print(s.find("pathway", "T cell"))path:map04110 Cell cyclepath:map04111 Cell cycle - yeastpath:map04112 Cell cycle - Caulobacterpath:map04218 Cellular senescencepath:map04514 Cell adhesion mole...