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kORdA
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 Inserito il - 11 maggio 2010 : 16:17:13
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Sto cercando un webtool che mi permetta di fare una ricerca incrociata in letteratura tra GO term e una serie di chiavi (es. termini MESH o altro).
Esempio: ho selezionato una lista di GO terms e voglio cercare tutta la letteratura presente che faccia riferimento al diabete e ad uno qualsiasi dei miei termini GO. Cosa potrei usare?
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dallolio_gm
Moderatore
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2445 Messaggi |
Inserito il - 11 maggio 2010 : 16:44:18
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Probabilmente puoi ottenere buoni risultati con GoPubmed:
- http://gopubmed.org/
alcune precisazioni:
- i GO term sono tipicamente molto generici: 'integrale alla membrana del reticolo endoplasmico', 'localizzato nel citoplasma'; oppure 'attivitá di sintesi deņ dolychyl-P-mannose', 'addizione di un gruppo P'; oppure 'apoptosi', 'replicazione del DNA', etc... E' probabile che ti verranno fuori un sacco di articoli.
- ci sono molti falsi positivi e negativi in GO. personalmente, é uno dei miei database preferiti, perché hanno un bug tracker aperto e sono molto attivi nel ricevere feedback dagli utenti; perķ annotare GO terms non é un compito facile, ed é intrinsicamente soggettivo.
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kORdA
Utente Attivo
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1303 Messaggi |
Inserito il - 12 maggio 2010 : 09:29:39
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Si ne sono consapevole che i termini GO sono generici. I termini GO che ho selezionato derivano da annotazioni di geni target su cui e' stata condotta una enrichment analysis. I miei termini GO over-rappresentati sono poi stati filtrati sulla base di un partitional clustering la cui matrice di distanza č basata sulla similarita' semantica dei termini GO stessi.
Risultato: ho ottenuto cluster di termini semanticamente vicini tra loro che dovrebbero ben rappresentare (credo) gli aspetti funzionali piu' significativi del mio set di geni target originari.
Tutto questo lavoro era partito dal fatto che si suppone che l'alterazione dell'espressione di questi geni sia coinvolta in una specifica situazione patologica; il mio obiettivo e' quello di valutare se questo set di geni possa ricoprire un ruolo specifico (e magari vedere quante evidenze di letteratura possano correlare i cluster di termini GO che ho trovato con la patologia in esame).
Vorrei fare un indagine analoga usando i KEGG pathways ma non saprei come impostare una misura di similarita' tra i diversi KEGG IDs. |
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dallolio_gm
Moderatore
Prov.: Bo!
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2445 Messaggi |
Inserito il - 12 maggio 2010 : 10:26:54
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Considera che i termini GO vengono associati a un gene solo quando vi é un articolo che ne dimostra esplicitamente l'appartenenza. Per esempio, anche un gene che interagisce solo con enzimi del reticolo endoplasmico, ha un'elica transmembrana e sequenze di ritenzione nell'ER, potrebbe non essere associato con 'intrinsic to theER membrane' finché non viene pubblicato un articolo che dimostra sperimentalmente la localizzazione.
In ogni caso, questo vuol dire che per ogni associazione GOterm-gene, viene specificato un pubmed ID, che probabilmente ti sarebbe molto utile... non so bene dove si possa scaricare questa informazione su GO, ma da qualche parte deve essere possibile. Se hai dubbi, puoi chiedere sul tracker di sourceforge direttamente.
A parte KEGG, ti consiglio di dare una occhiata a reactome, che ha dei pathway annotati con maggiori dettagli (PMID, id di geni e metaboliti, etc..).
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dallolio_gm
Moderatore
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kORdA
Utente Attivo
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MB
Nuovo Arrivato
58 Messaggi |
Inserito il - 12 maggio 2010 : 11:52:48
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Citazione:
Messaggio inserito da kORdA
I termini GO che ho selezionato derivano da annotazioni di geni target su cui e' stata condotta una enrichment analysis. I miei termini GO over-rappresentati sono poi stati filtrati sulla base di un partitional clustering la cui matrice di distanza č basata sulla similarita' semantica dei termini GO stessi.
Risultato: ho ottenuto cluster di termini semanticamente vicini tra loro che dovrebbero ben rappresentare (credo) gli aspetti funzionali piu' significativi del mio set di geni target originari.
Bello il tuo lavoro, per pura curiositā, mi puoi spiegare cosa hai fatto per fare i vari step? (non pretendo che mi spieghi esaustivamente tutto :)) |
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kORdA
Utente Attivo
Prov.: Milano
Cittā: Monza
1303 Messaggi |
Inserito il - 12 maggio 2010 : 13:00:19
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Citazione:
Messaggio inserito da MB
Bello il tuo lavoro, per pura curiositā, mi puoi spiegare cosa hai fatto per fare i vari step? (non pretendo che mi spieghi esaustivamente tutto :))
Sarebbe difficile dare una spiegazione esaustiva in un post del forum...
Comincio con l'allegare l'ultimo poster che ho presentato, cosi puoi farti un'idea generale del mio progetto.
Sull'enrichment analysis e sulla semantic similarity ti giro le references dei tool da cui ho implementato i miei script:
1: Wang JZ, Du Z, Payattakool R, Yu PS, Chen CF. A new method to measure the
semantic similarity of GO terms. Bioinformatics. 2007 May 15;23(10):1274-81. Epub
2007 Mar 7. PubMed PMID: 17344234.
2: Wu X, Watson M. CORNA: testing gene lists for regulation by microRNAs.
Bioinformatics. 2009 Mar 15;25(6):832-3. Epub 2009 Jan 29. PubMed PMID: 19181683;
PubMed Central PMCID: PMC2654799.
Attualmente sto raccogliendo in un package gli script in R che ho sviluppato.
Allegato:  BITS2010_CORRADA.pdf
265,7 KB |
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MB
Nuovo Arrivato
58 Messaggi |
Inserito il - 12 maggio 2010 : 17:03:15
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grazie kORdA, quste letture vanno benissimo.
Ciao! |
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dallolio_gm
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2445 Messaggi |
Inserito il - 13 maggio 2010 : 18:32:58
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| kORdA, se vuoi ti passo una lista di geni dei quali conosco bene la funzione, e ti dico se la tua pipeline funziona bene. |
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kORdA
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Inserito il - 12 maggio 2010 : 11:35:07
