NAR 2019数据库总结——g:profiler

G:profiler 包括四个主要的工具：g:GOSt 是一个对目标进行富集分析的工具。其他三个：g:Convert；g:Orth以及g:SNPense是进行相关基因ID转换的工具。

g:GOSt:富集分析

数据输入

g:GOSt是一个可以进行富集分析的工具。它可以接受多种多样的输入方式。其中包括：geneid; SNPIDs; 染色体位置；GOterms。另外值得注意的是。它可以接受不同类型的输入。比如输入geneids + 染色体位置 + SNPids。

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结果

富集分析的结果可以通过一个瀑布图和分布热图来进行可视化。同时也提供了数据结果下载的界面。其结果包括11个部分：

• GO分析结果：BP；CC；MF

• 通路分析：Reactome, KEGG and WikiPathways

• DNA相关调控：转录因子调控(TRANSFAC)以及miRNA(mirTarBase)调控

• 蛋白数据库：CORUM蛋白复合物注释数据库以及人类表型数据库(Human Phenotype Ontology，HPO)

按照下图显示，即检索结果的默认显示界面，我们可以看到各个注释的结果。结果的横坐标是注释的数据库，总坐标是注释的-log10(P)。每一个点代表一个结果。

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同时。如果我们点击Detailed Results就可以看到所有详细的结果，同时还可以把结果导出成csv。

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g:Convert：基因ID转换工具

这个工具和第一个一样也支持多个类型的基因数据。我们需要做的就是设定好想要转换的ID类型即可。

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导出的结果包括，输入的类型，转换的结果，结果的官方SYMBOL，以及简单的描述。同样的结果可以导出表格格式

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g:Orth：不同物种同源基因转换

该工具通过收集ENSEMBL数据库里面不同物种基因序列上同源关系的相近程度。寻找不同物种之间相近同源关系的基因。

同样的这个工具也接受多种类型的ID输入。

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结果当中会显示原始物种和想要转换的物种之间的配对信息

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g:SNPense：SNP注释工具

该工具可以用来注释单核苷酸多态的相关信息。其中包括相关的位置信息，所在基因，具体可能的功能。

该文件的输入就是标准的SNP号即可

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