估计阅读时长: 22 分钟MSA（多序列比对）在生物信息学中的核心目标是：通过把多条同源序列“对齐”，来突出它们之间的相似与差异，从而帮助我们：识别保守区/功能位点、推断进化关系（系统发生）、预测或解释蛋白质/核酸结构、发现共进化与功能模块，以及为后续分析（如模体搜索、结构建模、从头设计等）提供基础。基于多序列比对分析，我们可以通过这种算法，把一堆表面看上去“乱糟糟”的序列，整理成一个可以“逐位点比较”的框架。基于我们所得到的这个框架基础，我们可以进行下游的后续分析，例如： 识别哪些部分是“不能动”的（功能/结构核心）； 推断它们是如何“进化而来”的（系统发生）； 推测它们在空间中“长什么样”（结构预测与建模）； 找出哪些部分“一起变化”（共进化与功能耦合）； 并把这些信息封装成模型（HMM、profile）用于大规模搜索与注释。 Order by Date Name Attachments MSA • 174 kB • […]
估计阅读时长: 16 分钟KEGG 里面目前并没有“现成的每个 KO 一条代表性序列 FASTA”这种官方序列数据库，假若我们需要基于KEGG数据库中的KO信息的注释，那我们一般会需要自己从 KEGG GENES 里面把每个 KO 对应的基因/蛋白序列抓出来，再按 KO 编号组织成 fasta 集合构建出对应的数据库。基于所建立好的KEGG基因序列数据库，我们就可以实现下面的一些基因注释工作： 在全基因组规模代谢网络重建工作中，进行我们的目标基因组中的代谢网络中的酶节点的直系同源推断，从而将我们的目标基因组中的基因映射到具体的KEGG代谢网络上的节点位置，从而重建出代谢网络模型（使用带有KO编号的蛋白序列做比对注释） 假若我们在进行宏基因组的基因丰度的计算，则可以基于所建立的KEGG基因序列数据库作为参考库，进行宏基因组测序数据中的KO基因丰度的计算（使用带有KO编号的基因序列做比对注释） […]
[…] 我们在基于前面所论述的《通过diamond软件进行blastp搜索》对大规模的基因组数据进行了代谢酶的EC number的注释以及按照文章《基因组功能注释（EC Number）的向量化嵌入》的方法，得到了一个比较大的基因组代谢酶TF-IDF嵌入丰度矩阵后，如果将这里所得到的嵌入结果矩阵中的基因组，基于Family层级的物种分类分组看作为单细胞转录数据中的细胞分群结果，能否基于单细胞数据分析方法来分析和可视化我的基因组功能嵌入的结果矩阵呢？ […]
[…] 我们在基于前面所论述的《通过diamond软件进行blastp搜索》对大规模的基因组数据进行了代谢酶的EC number的注释以及按照文章《基因组功能注释（EC Number）的向量化嵌入》的方法，得到了一个比较大的基因组代谢酶TF-IDF嵌入丰度矩阵后，如果将这里所得到的嵌入结果矩阵中的基因组，基于Family层级的物种分类分组看作为单细胞转录数据中的细胞分群结果，能否基于单细胞数据分析方法来分析和可视化我的基因组功能嵌入的结果矩阵呢？ […]
[…] 对于基于ec number来生成层级数据，我们直接使用《酶EC编号结构解析》文章末尾所展示的层级数据生成函数来实现。 […]
[…] 在前面的一篇《基因组功能注释（EC Number）的向量化嵌入》博客文章中，针对所注释得到的微生物基因组代谢信息，进行基于TF-IDF的向量化嵌入之后。为了可视化向量化嵌入的效果，通过UMAP进行降维，然后基于降维的结果进行散点图可视化。通过散点图可视化可以发现向量化的嵌入结果可以比较好的将不同物种分类来源的微生物基因组区分开来。 […]
😲啊？