《生物信息学：导论与方法》--本体论、分子通路鉴定--听课笔记（二十）

第九章本体论、分子通路鉴定

9.7 KOBAS演示

KOBAS 貌似HK访问不了。。。
KOBAS主要由两个部分组成：Annotate和Identify
Annotate：将输入的基因注释到pathway，disease，和GO terms。
输入文件可以是用户保存在KOBAS服务器上的文件，文本框中的内容，或者本地上传的文件。
输入类型可以是蛋白或核算序列，BLAST输出结果和几种常用的ID。
选择注释的物种，填写好结果文件的位置和名字后，run。
结果列表有三列，第一列为输入的ID，第二三列为所注释到的KEGG基因ID和名字。点击details链接，可以看到注释到的pathway、disease和GO term的详细信息。
Identity对pathway、disease和GO term进行富集性分析。
统计检验的背景，是输入基因所属的背景基因的Annotate注释结果；也可以是默认背景，即全基因组所有基因的注释。
在Options for statistics中可以选择统计方法，FDR校正方法以及设置分析所用term的的大小标准。
注册用户可以在KOBAS服务器上保存数据和分析历史。
也可以下载KOBAS本地命令行程序，在本地安装和运行。

9.8 学生演示KOBAS----KOBAS 2.0: a web server for annotation and identification of enriched pathways and diseases

KOBAS 1.0是一个基于KEGG代谢通路知识库的自动注释分析系统。
对大规模基因组或蛋白序列进行快速高效的代谢通路识别，并进一步挖掘基因或蛋白分布最密集或者相对于随机背景具有统计显著性的代谢通路的生物学意义，2005年，北大研发了KOBAS 1.0。
随着数据量的增加，研究需求的变化，KOBAS迫切需要进行改进。2011年，发布了KOBAS 2.0。
KOBAS 2.0从单一的代谢通路KEGG扩展到KEGG pathway，Nature PID，BioCyc, Reactome和Panther五个互为补充的代谢通路知识库，以及OMIM, KEGG DISEASE, FunDo, GAD, NHGRI五个人类疾病数据库。
KOBAS 2.0同时支持基因ID和基因序列相似性查询，这一功能使得用户可以研究其他物种与人的代谢通路和疾病的相关性，这是当时其他基因功能数据分析软件所不具备的功能。
KOBAS 2.0的一个显著优势是可以利用序列的相似性比对方法，对现今代谢通路数据库中没有注释完全的基因组进行分析，而且还能研究其他物种在人中对应的代谢通路和相关疾病，进一步预测这些基因是否可以作为研究人类疾病的相关基因。
论文采用了DAVID和KOBAS 2.0做对比分析工具，来解释KOBAS 2.0的优势。
论文中也对比了KOBAS 2.0与其他一些软件对比，结果显示KOBAS 2.0的结果更准确可靠，而且能够预见一些新的生物学过程。

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