关于GO分析
go 功能富集分析
go 功能富集分析许多分子生物学研究都在研究某些特定的生物学机制,但是这些研究却缺乏综合性和宏观视角,往往无法看到跨之间的关系和整体趋势。
为了解决这个问题,在生物信息学中出现了功能富集分析(GO),这是一种可以从宏观角度理解生物信息的有效工具。
GO,也称为全域功能富集分析,是一种可以从宏观角度研究生物信息的有效工具。
它最初由李纳斯-霍夫曼博士发明,是一种将基因和细胞生物学特性形象地表示出来的系统术语。
GO旨在将一些特定的功能放在一起,它主要有三个类别:生物过程(BP),细胞组分(CC)和分子功能(MF)。
它是由UniProt/Swiss-Prot Group、Gene Ontology Consortium(GOC)和The EBI(European Bioinformatics Institute)等多个组织建立的一系列结构化术语组成。
GO将与分子和细胞相关的一些特定的功能进行分类,它包含了一系列的术语,这些术语可以根据功能的不同分为生物过程,细胞组分和分子功能三大类。
GO的主要目的在于更好地理解生物系统的大型结构,它可以帮助研究人员找出不同基因之间的关系,以及不同基因在不同生物过程中的作用。
GO功能富集分析有很多优点,它可以及时地发现一些特定的生物学机制;它也可以帮助我们挖掘一些潜在的基因网络;它还可以帮助研究人员更好地了解某些特定的基因的功能;它还可以帮助研究人员快速和准确地发现未知的基因与已知的基因之间的相互作用关系。
此外,GO功能富集分析还有一些缺点,例如,缺乏实验证据这一问题,由于GO被设计成一个宏观的系统,它可能会出现一些不准确和不完整的信息,甚至可能会忽略一些重要的生物学机制,从而降低它的准确性。
另外,由于GO是一种宏观的系统,它的建模非常复杂,要学习和使用它还需要大量的时间和经验。
总的来说,GO功能富集分析是一种有效的工具,能够从宏观的角度研究生物信息。
它有助于发现一些特定的生物学机制,并可以帮助研究人员快速和准确地发现未知的基因与已知的基因之间的相互作用关系。
展示空间案例分析
虚空
展示L空O间GO分析
第一部分
空间布局与构成
曲折的实线又被叠上一条笔直的虚线。但这种空间 游客很难感觉出来,实线就是散乱的展示空间,虚 线就是六个大挑空。
虚无空间、阶梯、流亡花园的关系
展示空间分析 — 10 —
展示L空O间GO分析
第一部分
空间布局与构成
Path of salvation
自救之路
上海博物馆是一座大型的古代艺术博物馆,创建于1952年。 50年来,藏有12万件珍贵文物,设有中国古代青铜馆、中国古代陶 瓷馆、中国历代书法馆、中国历代绘画馆、中国历代印章馆、中国 古代雕塑馆、中国古代玉器馆、中国明清家具馆、中国历代钱币馆、 中国少数民族工艺馆、暂得楼陶瓷馆等11个专馆和3个展览厅。上 海博物馆已成为对外文化交流的窗口,是全国青少年爱国主义教育 基地,是市民高层次文化享受场所。
第二部分
人流动线分析——三层
展示空间分析 — 22 —
展示L空O间GO分析
第二部分
人流动线分析——四层
历 少数民族工艺馆
代
古
钱
代
币
玉
馆
器 馆
古代家居馆
展示空间分析 — 23 —
展示L空O间GO分析
第二部分
展示方式
实物场景展示
实物展示
展示空间分析 — 24 —
展示L空O间GO分析
第二部分
色彩
展示空间分析 — 25 —
第一部分
空间布局与构成
博物馆的内部的空间隐喻主要建立在虚空(void)对在场与不在场的 包容性混合之上。
展示空间分析 — 9 —
在建筑中贯穿的与“之”字型整体走向对应的另一道线实际上是由主 体内部被掏出的连续竖向空间组成。在这些竖向的空间中,活动仅仅 只能停留在底层,留给人们的是大段高耸而不能企及的界域。
GO法原理和改进的定量分析方法_沈祖培
5 /35 15~ 19
文 摘 GO 法是以成功 为导向 ,与 故障树方 法完全不同 的 一种全新概念的可靠性分析方法。该文研究 GO 法的原理及 其 应用 ,系统归 纳了 GO 法 ,阐明 了 GO 法的原 理。 通过 对 GO 法的定 量分析 ,提出 了引 入信号 流状 态累 积概率 ,导 出 了新的定量计算公式 ,并提出了共有信号的处理方法。 避免 了复杂的状态组合的概率计算 ,从而可直接进行系统状 态概 率的计算 ,易于编程 ,适于工程应用。 根据文 章提出的方法 , 开发了 GO程序 ,给出了算例。结果表明 ,提出 的改进方法是 有效的 ,有利于 GO 法的发展和应用。 关键词 GO 法 ; 可靠性 ; 系统分析 ; 故障概率
N
P ( 0) , P ( 1) , … , P ( N ) , 满足∑ P ( i ) = 1. 0- N i= 0
状态值是系统状态的代表 ,如不同的流量值 ,不同的 浓度值等。对于有时序的系统 , 0- N 状态值可以称 为时间点 ,用以代表一系列给 定的具体的时间值。 GO 文献中常用∞代表故障状态 ,本文采用最大状 态值 N 表示故障状态 ,更为方便。
AR ( i ) = AS1 ( i ) [PC ( 0)+ AS 2 ( i ) PC ( 1) ] , i = 0,… , N - 1.
类型 7: 有动作信号而关断的元件 除主输入 信号 S1 外 ,还有动作信号 S2 , 当动作信号输入使元 件动作 ,且动作成功 ,或元件提前动作时 ,主输入信
AR ( i ) = PC ( 0)+ AS ( i ) PC ( 1) , i= 0,… , N - 1.
17
类型 6: 有动作信号而导通的元件 除主输入 信号 S1 外 ,还有动作信号 S2 , 当动作信号输入使元 件动作 ,且动作成功 ,或元件提前动作时 ,主输入信
表达谱数据的 GO分析和聚类分析
表达谱数据的 GO分析和聚类分析王琼萍上海交通大学GO(gene ontology)是基因本体联合会(Gene Ontology Consortium)所建立的数据库。
GO 是多种生物本体语言中的一种,旨在建立一个能阐释各种物种的基因以及基因产物。
这个数据库最开始起源于三个模式生物的数据库:果蝇基因组数据库(Drosophila)、酵母基因组数据库(Saccharomyces Genome Database,SGD)、小鼠基因组数据库(Mouse GenomeDatabase,MGD)。
在这之后,在基因本体联合会成员的努力下,将GO 数据库扩展到了植物、动物、微生物等世界范围内各个主要的数据库。
GO 数据库建立了具有三层结构的定义方式来描述基因及其产物的生物学过程、细胞组分及分子功能,对不同信息源的信息进行整合,以DAG(有向无环图)结构组织起来作为多个分支,节点的高低也代表了每个节点的意义的广泛程度。
每个父项(parent terms)下包含若干子项(children terms),分支越远,匹配的GO 条目就越具体。
在这个层级结构中,一个生物学注释可以由一个基因集表示。
这个数据库的建立为基因功能数据挖掘提供了新的思路。
一套基因本体,其实也就是一套基因的树状结构。
GO 数据库及其序列分析程序的问世,使得差异基因的功能分析变得更加高效、准确。
目前,已经有很多可以供畜牧研究者免费使用的GO资源,如AmiGo,它可以分析一个基因的GO 术语,也可以分析多个基因。
另外,还有Onto express、DAVID、Gostat 等。
差异基因的GO 分析关键在于利用统计学方法进行基因富集,常用的方法是Fisher 的精确概率法或卡方检验。
Fisher 的精确概率法利用超几何分布(hypergeometric distribution)的原理推断每个基因集中差异表达基因的比例是否与整个基因芯片上差异表达基因的比例相同。
基因本体数据库与GO富集分析
注释系统中每一个结点都是基因或蛋白的一种描述,结点之间保持严格的关 系,即“is a”或“part of”。
(细胞质)
(细胞器)
(线粒体)
(细胞器膜)
is a· is a → is a
(线粒体)
(胞内细胞器)
part of·part of → part of
(线粒体)
(细胞质)
(细胞器)
part of·is a → part of 与is a·part of → part of
谢 谢
基因功能富集分析
P值的生物学意义决定于所提交的基因列表,例如, 如果列表中均为上调基因而某功能条目显著,则认为 此实验因素作用可能使这个功能激活;相反如果为下 调基因并且条目显著,则认为实验因素作用可能使这 个功能抑制。
基因功能富集分析
控制FDR(False Discovery Rate)值:在进行差异基因挑选时,整个 差异基因筛选过程需要做成千上万次假设检验,导致假阳性率的累积增 大。对于这种多重假设检验带来的放大的假阳性率,需要进行纠正。 FDR用比较温和的方法对p值进行了校正,在假阳性和假阴性间达到平衡, 将假/真阳性比例控制到一定范围之内。
提供目前可获得的基因或基因产物的功能。
涵盖了基因的细胞组分(cellular component)、分子功能 (molecular function)、生物学过程(biological process)。
GO注释是对某个特定基因功能的描述,每一条 GO注释,由一个基因和相应的GO term组成。
基因本体的基本单位是term,每个term都对应 一个属性。
从整体上来看GO注释系统是一个“有向无环 图”。
GO term之间关系表述
go分析
GO 分析Gene Ontology可分为分子功能(Molecular Function),生物过程(biologicalprocess)和细胞组成(cellularcomponent)三个部分。
蛋白质或者基因可以通过ID对应或者序列注释的方法找到与之对应的GO号,而GO号可对于到Term,即功能类别或者细胞定位。
功能富集分析: 功能富集需要有一个参考数据集,通过该项分析可以找出在统计上显著富集的GOTerm。
该功能或者定位有可能与研究的目前有关。
GO功能分类是在某一功能层次上统计蛋白或者基因的数目或组成,往往是在GO的第二层次。
此外也有研究都挑选一些Term,而后统计直接对应到该Term的基因或蛋白数。
结果一般以柱状图或者饼图表示。
1.GO分析根据挑选出的差异基因,计算这些差异基因同GO 分类中某(几)个特定的分支的超几何分布关系,GO 分析会对每个有差异基因存在的GO 返回一个p-value,小的p 值表示差异基因在该GO 中出现了富集。
GO分析对实验结果有提示的作用,通过差异基因的GO分析,可以找到富集差异基因的GO分类条目,寻找不同样品的差异基因可能和哪些基因功能的改变有关。
2.Pathway分析根据挑选出的差异基因,计算这些差异基因同Pathway 的超几何分布关系,Pathway 分析会对每个有差异基因存在的pathway返回一个p-value,小的p 值表示差异基因在该pathway 中出现了富集。
Pathway分析对实验结果有提示的作用,通过差异基因的Pathway 分析,可以找到富集差异基因的Pathway条目,寻找不同样品的差异基因可能和哪些细胞通路的改变有关。
与GO 分析不同,pathway分析的结果更显得间接,这是因为,pathway 是蛋白质之间的相互作用,pathway 的变化可以由参与这条pathway 途径的蛋白的表达量或者蛋白的活性改变而引起。
利用 agriGO 网络服务进行 GO 富集分析
利用agriGO网络服务进行GO富集分析苏震,徐文英,杜舟,周鑫1.分析目的随着生命科学的发展,越来越多的基因功能被实验验证或者预测推导,但如何规范地注释这些基因是一个难题。
基因本体论(Gene Ontology,GO)是一个在生物信息学领域中广泛使用的本体,应用于基因的功能注释和富集化分析。
GO是一个国际标准化的基因功能分类体系,提供了一套动态更新的标准词汇表,由Gene Ontology组织(/)开发并且维护。
并且,GO是对基因属性特征的客观描述,独立于任何物种或者细胞类型。
因此,我们利用GO,可以对不同物种、不同细胞类型下的基因功能进行规范的描述,避免了沟通上的不便,也可以将隐藏在文献中的基因功能信息更加有效地提取出来。
在动植物功能基因组的研究中,高通量技术的使用产生了海量的组学数据,比如在不同发育期、不同逆境处理下的转录组数据集可以多至上千个表达谱,如何分析和解释这些数据成为摆在生物学家面前的一个难题,而使用GO对基因功能注释进行富集分析,是一套较好的解决方案。
agriGO(GO Analysis Toolkit and Database for Agricultural Community)是一个专注农业物种(以植物物种为主)的GO功能注释与分析的网络数据库与在线分析平台。
agriGO采用的是一套具有完整结构的控制词汇集,使得对该系统可以更好地用于统计和运算,为生物信息学、生物统计学的研究带来了很大的便利。
2.分析工具Gene Ontology富集分析工具agriGO,网址:/agriGO//agriGOv2/参考文献:Zhou Du, Xin Zhou, Yi Ling, Zhenhai Zhang, and Zhen Su. (2010) agriGO: a GO analysis toolkit for the agricultural community. Nucleic Acids Research 38: W64-W70.Tian Tian, Yue Liu, Hengyu Yan, Qi You, Xin Yi, Zhou Du, Wenying Xu, Zhen Su; (2017) agriGO v2.0: a GO analysis toolkit for the agricultural community, 2017 update. Nucleic Acids Research. doi: 10.1093/nar/gkx3823.操作步骤采用agriGO平台提供的实例,练习agriGO中主要的分析工具(见/agriGO/analysis.php):Singular Enrichment Analysis (SEA) 、Parametric Analysis of Gene Set Enrichment (PAGE) 和Cross comparison of SEA (SEACOMPARE)。
GeneOntology(GO)分析
Gene Ontology
现今的生物学家们浪费了太多的时间和精力在搜寻生物信息上。这种情况归结为生物学上定 义混乱的原因:不光是精确的计算机难以搜寻到这些随时间和人为多重因素而随机改变的定 义,即使是完全由人手动处理也无法完成。举个例子来说,如果需要找到一个用于制抗生素 的药物靶点,你可能想找到所有的和细菌蛋白质合成相关的基因产物,特别是那些和人中蛋 白质合成组分显著不同的。但如果一个数据库描述这些基因产物为“翻译类”,而另一个描述 其为“蛋白质合成类”,那么这无疑对于计算机来说是难以区分这两个在字面上相差甚远却在 功能上相一致的定义。 Gene Ontology (GO)项目正是为了能够使对各种数据库中基因产物功能描述相一致的努力结 果。这个项目最初是由 1988 年对三个模式生物数据库的整合开始:: FlyBase (果蝇数据库 Drosophila),t Saccharomyces Genome Database (酵母基因组数据库 SGD) and the Mouse Genome Database (小鼠基因组数据库 MGD)。从那开始,GO 不断发展扩大,现在已包含数 十个动物、植物、微生物的数据库。 GO 的定义法则已经在多个合作的数据库中使用,这使在这些数据库中的查询具有极高的一 致性。这种定义语言具有多重结构,因此在各种程度上都能进行查询。举例来说,GO 可以 被用来在小鼠基因组中查询和信号转导相关的基因产物,也可以进一步找到各种生物地受体 酪氨酸激酶。这种结构允许在各种水平添加对此基因产物特性的认识。 GO 的结构包括三个方面:分子生物学上的功能、生物学途径和在细胞中的组件作用。当然, 它们可能在每一个方面都有多种性质。如细胞色素 C,在分子功能上体现为电子传递活性, 在生物学途径中与氧化磷酸化和细胞凋亡有关,在细胞中存在于线粒体质中和线粒体内膜 上。下面,将进一步的分别说明 GO 的具体定义情况。 基因产物 基因产物和其生物功能常常被我们混淆。例如,“乙醇脱氢酶”既可以指放在 Eppendorf 管里 的基因产物,也表明了它的功能。但是这之间其实是存在差别的,一个基因产物可以拥有多 种分子功能,多种基因产物也可以行使同一种分子功能。比如还是“乙醇脱氢酶”,其实多种 基因产物都具有这种功能,而并不是所有的这些酶都是由乙醇脱氢酶基因编码的。一个基因 产物可以同时具有“乙醇脱氢酶”和“乙醛歧化酶”两种功能,甚至更多。所以,在 GO 中,很 重要的一点在于,当使用“乙醇脱氢酶活性”这种术语时,所指的是功能,并不是基因产物。 许多基因产物会形成复合物后执行功能。这些“基因复合物”有些非常简单(如血红蛋白由血
Gene Ontology分析
Gene OntologyGO分析Gene Ontology可分为分子功能Molecular Function生物过程biological process和细胞组成cellular component三个部分。
蛋白质或者基因可以通过ID 对应或者序列注释的方法找到与之对应的GO号而GO号可对于到Term即功能类别或者细胞定位。
参考网站 功能富集分析功能富集需要有一个参考数据集通过该项分析可以找出在统计上显著富集的GO Term。
功能或者定位有可能与研究的目前有关。
图1. 基于GO的蛋白质富集分析图谱GO功能分类GO功能分类是在某一功能层次上统计蛋白或者基因的数目或组成往往是在GO的第二层次。
此外也有研究都挑选一些Term 而后统计直接对应到该Term的基因或蛋白数。
结果一般以柱状图或者饼图表示。
1.GO分析根据挑选出的差异基因计算这些差异基因同GO 分类中某几个特定的分支的超几何分布关系GO 分析会对每个有差异基因存在的GO 返回一个p-value小的p 值表示差异基因在该GO 中出现了富集。
GO 分析对实验结果有提示的作用通过差异基因的GO 分析可以找到富集差异基因的GO分类条目寻找不同样品的差异基因可能和哪些基因功能的改变有关。
2.Pathway分析根据挑选出的差异基因计算这些差异基因同Pathway 的超几何分布关系Pathway 分析会对每个有差异基因存在的pathway 返回一个p-value小的p 值表示差异基因在该pathway 中出现了富集。
Pathway 分析对实验结果有提示的作用通过差异基因的Pathway 分析可以找到富集差异基因的Pathway 条目寻找不同样品的差异基因可能和哪些细胞通路的改变有关。
与GO 分析不同pathway 分析的结果更显得间接这是因为pathway 是蛋白质之间的相互作用pathway 的变化可以由参与这条pathway 途径的蛋白的表达量或者蛋白的活性改变而引起。
Go语言底层原理剖析
15.4调度循环
5
15.5调度策略
15.6调度时机
15.7总结
16.1 CSP并发编程
16.2通道基本使用 方式
16.3 select多路复 用
16.4通道底层原理
16.5 select 底层原理
16.6总结
17.2 context原理
17.1 context
17.3数据争用检查
17.4锁
17.5总结
18.2对象分配
18.1 Go语言内存 分配全局视野
18.3总结
1
19.1为什么需 要垃圾回收
2
19.2垃圾回收 的5种经典算法
3
19.3 Go语言 中的垃圾回收
4
19.4 Go垃圾 回收演进
5
19.5总结
01
20.1垃圾 回收循环
02
20.2标记 准备阶段
03
20.3并发 标记阶段
04
11.4 panic函数 底层原理
06
11.6总结
05
11.5 recover底 层原理
12.2 Go语言中的 接口
12.1接口的用途
12.3 Go接口实践
12.5接口底层原理
12.4 Go接口的使 用方法
12.6总结
.1为什么需要反 射
13.2反射的基本使 用方法
13.3反射底层原理 13.4总结
3.3类型推断原理 3.4总结
4.1常量声明与生存 周期
4.2常量类型转换
4.3常量与隐式类型 转换原理
4.4总结
1
5.1字符串的 本质
2
5.2符文类型
3
5.3字符串工 具函数
4
go分析===
go分析===go分析Gene Ontology可分为分子功能(Molecular Function),生物过程(biological process)和细胞组成(cellular component)三个部分。
蛋白质或者基因可以通过ID对应或者序列注释的方法找到与之对应的GO号,而GO号可对于到Term,即功能类别或者细胞定位。
功能富集分析: 功能富集需要有一个参考数据集,通过该项分析可以找出在统计上显著富集的GO Term。
该功能或者定位有可能与研究的目前有关。
GO功能分类是在某一功能层次上统计蛋白或者基因的数目或组成,往往是在GO的第二层次。
此外也有研究都挑选一些Term,而后统计直接对应到该Term的基因或蛋白数。
结果一般以柱状图或者饼图表示。
1.GO分析根据挑选出的差异基因,计算这些差异基因同GO 分类中某(几)个特定的分支的超几何分布关系,GO 分析会对每个有差异基因存在的GO 返回一个p-value,小的p 值表示差异基因在该GO 中出现了富集。
GO 分析对实验结果有提示的作用,通过差异基因的GO 分析,可以找到富集差异基因的GO分类条目,寻找不同样品的差异基因可能和哪些基因功能的改变有关。
2.Pathway分析根据挑选出的差异基因,计算这些差异基因同Pathway 的超几何分布关系,Pathway 分析会对每个有差异基因存在的pathway 返回一个p-value,小的p 值表示差异基因在该pathway 中出现了富集。
Pathway 分析对实验结果有提示的作用,通过差异基因的Pathway 分析,可以找到富集差异基因的Pathway 条目,寻找不同样品的差异基因可能和哪些细胞通路的改变有关。
与GO 分析不同,pathway 分析的结果更显得间接,这是因为,pathway 是蛋白质之间的相互作用,pathway 的变化可以由参与这条pathway 途径的蛋白的表达量或者蛋白的活性改变而引起。
差异蛋白go和kegg分析流程
差异蛋白go和kegg分析流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成,希望大家下载以后,能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改,请根据实际需要进行相应的调整和使用,谢谢!并且,本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料,如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等,如想了解不同资料格式和写法,敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor. I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!差异蛋白 GO 和 KEGG 分析是生物信息学中常用的方法,用于研究蛋白质在生物过程、细胞组分和分子功能方面的差异,以及它们在代谢通路中的作用。
手把手教你看富集分析结果之GO富集
手把手教你看富集分析结果之GO富集GO和KEGG富集分析作为差异基因富集分析的双生花,从基因功能和通路分析两个侧重点解读差异基因的生物学功能,是数据解读的两大重要工具。
上次我们从认识KEGG信号通路图里的常见符号,数字以及图标的颜色三个方面介绍了KEGG信号通路图的基础知识(手把手教你看KEGG通路图!),使我们能读懂KEGG复杂信号通路这本天书,基于该结果解读我们研究的生物学问题。
下面我们认识一下GO富集分析的真面目。
GO,Gene Ontology,是基因功能国际标准分类体系。
它旨在建立一个适用于各种物种的,对基因和蛋白质功能进行限定和描述的,并能随着研究不断深入而更新的语言词汇标准。
GO分为分子功能(Molecular Function)、生物过程(Biological Process)、和细胞组成(Cellular Component)三个部分。
我们使用GOseq软件,基于 Wallenius non-central hyper-geometric distribution数学模型,对差异基因进行GO富集分析。
案例GO富集分析的结果主要有两种展现形式:柱状图和DAG(有向无环图),柱状图主要是对富集结果的统计,故在此我们主要挖掘反映GO term上下层级关系以及富集程度的DAG图,实例如下:1.认识DAG图里的符号2. 认识DAG图里的数字3.认识DAG图里的颜色图形的颜色反映了差异基因在GO term的富集程度,颜色越深富集越显著,红色最显著,黄色次之,无色代表富集不显著。
通过以上三点我们看懂GO富集的天书,但是看懂不是目的,结合生物学问题对天书的解读是关键,基本原则如下:•GO term分为三大类,每一类从不同的层面解释基因的生物学功能,我们可以结合生物学问题的特殊性,有针对性的关注GO term:例如我们期望从离子通道这一层面解释植物耐旱,耐盐的的机理,我们可以优先关注细胞组成里面膜蛋白。
go 16进制协议解析
go 16进制协议解析Go语言是一种开发高效、可靠和可扩展的软件的编程语言,它的应用范围非常广泛。
在网络通信领域,Go语言也有着出色的表现。
本文将着重介绍Go语言中的16进制协议解析,探讨其原理和应用。
一、什么是16进制协议解析16进制协议解析是指将16进制编码的数据包解析成可读的数据结构。
在网络通信中,数据通常以二进制的形式传输,而16进制协议解析可以将这些二进制数据转化为16进制编码,以便于人们理解和分析。
二、Go语言中的16进制协议解析Go语言提供了丰富的库和函数,可以方便地进行16进制协议解析。
其中,encoding/hex包提供了十六进制编码和解码的函数,可以将二进制数据转换成16进制编码,以及将16进制编码转换成二进制数据。
1. 十六进制编码在Go语言中,可以使用encoding/hex包中的EncodeToString 函数将二进制数据编码成16进制字符串。
例如,可以使用以下代码将一个字节数组编码成16进制字符串:package mainimport ("encoding/hex""fmt")func main() {data := []byte{0x48, 0x65, 0x6c, 0x6c, 0x6f, 0x2c, 0x20, 0x47, 0x6f, 0x21}encoded := hex.EncodeToString(data)fmt.Println(encoded)}```输出结果为:"48656c6c6f2c20476f21",即将字节数组编码成了相应的16进制字符串。
2. 十六进制解码同样地,在Go语言中,可以使用encoding/hex包中的DecodeString函数将16进制字符串解码成二进制数据。
例如,可以使用以下代码将一个16进制字符串解码成相应的字节数组:package mainimport ("encoding/hex""fmt")func main() {encoded := "48656c6c6f2c20476f21"decoded, _ := hex.DecodeString(encoded)fmt.Println(decoded)}```输出结果为:[72 101 108 108 111 44 32 71 111 33],即将16进制字符串解码成了相应的字节数组。
go ast 语法解析
Go语言中的AST(抽象语法树)是源代码的抽象语法结构的树状表现形式,它
以树状的形式表现了源代码的语法结构,树上的每个节点都表示源代码中的一种结构。
要解析Go语言的AST,需要使用Go语言的标准库中的go/ast包。
go/ast包提供了一组函数和类型,用于从源代码中提取AST,并对AST进行遍历和分析。
以下是一个简单的示例,演示如何使用go/ast包来解析Go语言的AST:
在上面的示例中,我们首先使用parser.ParseFile函数解析了一个名为"example.go"的源文件,返回一个AST树的根节点。
然后,我们使用ast.Inspect 函数来遍历AST树,并对每个节点进行打印输出。
AST中的每个节点都实现了ast.Node接口,可以使用fmt.Printf函数结合%T 格式化参数来打印节点的信息。
输出结果将显示节点的类型和结构。
通过遍历AST,可以对Go语言的源代码进行各种分析和处理,例如语义分析、代码生成、重构等。
Go语言和Python比较分析
Go语言和Python比较分析Go语言和Python是目前颇具人气的两种高级编程语言,它们的出现让程序员更加便捷地进行编程开发。
但是,Go语言和Python在哪些方面有所不同,这两种语言的各自优势和劣势是什么呢?1. 语法结构首先,Go语言和Python在语法结构方面存在明显的区别。
Python更加注重代码可读性,所以在语法结构上更为简洁明了,操作简单。
而Go语言则更为强调代码的可扩展性和高性能,所以其语法结构相对来说会稍显复杂。
两者当中,Python语法更容易入门,上手难度相对较低。
2. 程序性能对于程序性能来说,Go语言显然要优于Python,它可以处理大量的数据和高并发请求,速度上更快一些。
而Python则不太适合大规模的系统和高并发处理场景,其执行效率不如Go语言。
不过,Python的另一个优势是具有丰富的第三方库和工具支持,可以帮助程序员在快速开发中更为方便快捷。
3. 适用领域在适用领域方面,Go语言和Python也有所区别。
Go语言主要应用于分布式系统和网络应用,特别适合处理大规模的并发请求和I/O密集型任务。
而Python则更适合数据分析、人工智能、机器学习等领域,因为其拥有许多方便的科学计算、统计分析等模块和库。
4. 开发效率在开发效率方面,Python通常比Go更高,如今越来越多的团队选择Python来上手开发新项目。
这部分与Python引领的科学计算社区和丰富的第三方库社区有关。
Python开发速度比较快,更能快速进行原型开发,而Go语言对程序员的编码水平有更高的要求,但是开发效率要更高、更可靠。
综上所述,在选择编程语言的之前,需要分清自己的使用场景是什么,因为不同的场景需要不同的工具和语言。
如果你处理高并发的分布式系统,Go语言可能是个不错的选择;而想要快速开发科学计算和数据分析,Python则是不二之选。
当然,在学习语言时,更应该侧重于打好算法基础,代码风格,而非语言本身,这样才能成为优秀的程序员。
GO富集分析中的间接注释
GO富集分析中的间接注释Hi, Doctor Yu,I have some questions when using''ClusterProfiler'' recently. I found someresults of enrichGO were not correct. Canyou help me ?Here is my script:library(clusterProfiler)library(org.At.tair.db)#packageVersion(''clusterProfiler'')#[1] ‘3.10.0’#packageVersion(''org.At.tair.db'')#[1] ‘3.7.0’genelist <>''AT1G02780'',''AT1G78380'',''AT2G36530'',''AT2G 41430'',''AT2G46170'',''AT3G02780'',''AT3G08580'',''AT3G23920'',''AT3G52930'',''AT 4G40040'',''AT5G02380'',''AT5G11670'',''AT5G17020'',''AT5G44340'',''AT 5G53460'',''AT5G55700'')## org.At.tairGO: Map between TAIR IDs and Gene Ontolog y (GO)x <>mapped_genes <>xg.d <>## Using go2term() function of ClusterProfiler to Map GO I Ds with Term descriptiony <>#combine go_id, gene_id和GO term descriptionm <>''go_id'', all.x=T)# select BP annotationm.bp <>''BP'')# select BP annotation of test genesgenelist.bp <>in% genelist, ]# enrichGO analysis of test genesego <>keyType=''TAIR'', ont = ''BP'',pvalueCutoff = 0.05, pAdjustMethod = ''BH'')ego <>head(ego,5)# ID Description GeneRatio BgRati o#GO:0006006 GO:0006006 glucose metabolic process 12/16 256/20876#GO:0019318 GO:0019318 hexose metabolic process 12/16 279/20876#GO:0005996 GO:0005996 monosaccharide metabolic proc ess 12/16 330/20876#GO:0016052 GO:0016052 carbohydrate catabolic process 12/16 336/20876#GO:0006094 GO:0006094 gluconeogenesis 9 /16 164/20876# pvalue p.adjust qvalue#GO:0006006 1.556039e-20 4.232426e-18 2.276731e-18#GO:0019318 4.447416e-20 6.048486e-18 3.253636e-18#GO:0005996 3.430410e-19 2.903214e-17 1.561713e-17#GO:0016052 4.269432e-19 2.903214e-17 1.561713e-17#GO:0006094 9.966212e-16 5.335548e-14 2.870128e-14# geneID#GO:0006006 AT1G02780/AT1G78380/AT2G36530/AT2G46 170/AT3G08580/AT3G52930/AT4G40040/AT5G02380/AT5G1167 0/AT5G17020/AT5G44340/AT5G53460#GO:0019318 AT1G02780/AT1G78380/AT2G36530/AT2G46 170/AT3G08580/AT3G52930/AT4G40040/AT5G02380/AT5G1167 0/AT5G17020/AT5G44340/AT5G53460#GO:0005996 AT1G02780/AT1G78380/AT2G36530/AT2G46 170/AT3G08580/AT3G52930/AT4G40040/AT5G02380/AT5G1167 0/AT5G17020/AT5G44340/AT5G53460#GO:0016052 AT1G02780/AT1G78380/AT2G36530/AT2G41 430/AT2G46170/AT3G02780/AT3G23920/AT3G52930/AT4G4004 0/AT5G02380/AT5G53460/AT5G55700#GO:0006094 AT1G02780/AT1G78380/AT 2G36530/AT3G08580/AT3G52930/AT5G11670/AT5G17020/AT5 G44340/AT5G53460# Count#GO:0006006 12#GO:0019318 12#GO:0005996 12#GO:0016052 12#GO:0006094 9## looking for GO annotation of designed genes, but this is different from enrichGO resultsg1 <>''AT1G02780'')ego$ID[1] %in% g1$go_id# [1] FALSEego$ID[2] %in% g1$go_id# [1] FALSEg2 <>''AT1G78380'')ego$ID[1] %in% g2$go_id# [1] FALSEego$ID[2] %in% g2$go_id# [1] FALSEDid I do something wrong?Looking forward to your reply !Thanks !Yangyang小伙伴的提问,最近连着两个issue都是这一问题。
go富集分析结果解读
go富集分析结果解读
GO富集分析是一种全基因组分析,用于确定与实验相关的生物学功能或过程的方法。
通过该分析可以检测出被实验所验证的基因在哪些功能类别中被偏重编码。
GO富集分析可以将已知的基因组数据映射到GO术语层次结构树上,以便更好地理解和解释实验结果。
GO富集分析的结果解读包括GO注释、p值和富集指数。
GO注释提供了被实验偏重编码的功能类别信息,P值表示GO注释与实验结果之间的相关性,富集指数表示比预期要多多少倍的基因被实验验证。
GO富集分析结果解释时,应考虑P值和富集指数,以确定哪些GO注释是真正与实验结果相关的,并且可以更好地理解和解释实验结果。
go分析结果解读
go分析结果解读
Go分析结果解读是一种对Go语言程序运行时的性能和内存使用情况的分析方法。
它可以帮助开发人员了解程序当前的工作情况,以便找出性能上的问题并修复它们。
Go分析结果通常包括:程序启动时的堆栈、内存使用量、CPU使用情况、垃圾回收详情、系统进程状态、活动系统调用、线程状态等等。
通过Go分析结果解读,开发人员可以快速识别出性能问题的原因,从而有效地改善系统的性能。
例如,在分析中可以找出内存泄漏的原因、检测出占用过多CPU资源的操作、确定不当的类型转换以及检测出多余的系统调用等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
【引用】关于GO分析2011-07-13 17:19:27| 分类:默认分类| 标签:|字号大中小订阅Gene Ontology现今的生物学家们浪费了太多的时间和精力在搜寻生物信息上。
这种情况归结为生物学上定义混乱的原因:不光是精确的计算机难以搜寻到这些随时间和人为多重因素而随机改变的定义,即使是完全由人手动处理也无法完成。
举个例子来说,如果需要找到一个用于制抗生素的药物靶点,你可能想找到所有的和细菌蛋白质合成相关的基因产物,特别是那些和人中蛋白质合成组分显著不同的。
但如果一个数据库描述这些基因产物为“翻译类”,而另一个描述其为“蛋白质合成类”,那么这无疑对于计算机来说是难以区分这两个在字面上相差甚远却在功能上相一致的定义。
Gene Ontology (GO)项目正是为了能够使对各种数据库中基因产物功能描述相一致的努力结果。
这个项目最初是由1988年对三个模式生物数据库的整合开始:: FlyBase (果蝇数据库Drosophila),t Saccharomyces Genome Database (酵母基因组数据库SGD) and the Mouse Genome Database (小鼠基因组数据库MGD)。
从那开始,GO不断发展扩大,现在已包含数十个动物、植物、微生物的数据库。
GO的定义法则已经在多个合作的数据库中使用,这使在这些数据库中的查询具有极高的一致性。
这种定义语言具有多重结构,因此在各种程度上都能进行查询。
举例来说,GO可以被用来在小鼠基因组中查询和信号转导相关的基因产物,也可以进一步找到各种生物地受体酪氨酸激酶。
这种结构允许在各种水平添加对此基因产物特性的认识。
GO发展了具有三级结构的标准语言(ontologies),如表所示。
根据基因产物的相关分子功能,生物学途径,细胞学组件而给予定义,无物种相关性。
本体论内容分子功能本体论基因产物个体的功能,如与碳水化合物结合或ATP水解酶活性等生物学途径本体论分子功能的有序组合,达成更广的生物功能,如有丝分裂或嘌呤代谢等细胞组件本体论亚细胞结构、位置和大分子复合物,如核仁、端粒和识别起始的复合物等基本来说,GO工作可分为三个不同的部分:第一,给予和维持定义;第二,将位于不同数据库中的本体论语言、基因和基因产物进行联系,形成网络;第三,发展相关工具,使本体论的标准语言的产生和维持更为便捷。
本体论(The ontologies)GO 的结构包括三个方面?D?D分子生物学上的功能、生物学途径和在细胞中的组件作用。
当然,它们可能在每一个方面都有多种性质。
如细胞色素C,在分子功能上体现为电子传递活性,在生物学途径中与氧化磷酸化和细胞凋亡有关,在细胞中存在于线粒体质中和线粒体内膜上。
下面,将进一步的分别说明GO的具体定义情况。
基因产物基因产物和其生物功能常常被我们混淆。
例如,“乙醇脱氢酶”既可以指放在Eppendorf管里的基因产物,也表明了它的功能。
但是这之间其实是存在差别的?D?D一个基因产物可以拥有多种分子功能,多种基因产物也可以行使同一种分子功能。
比如还是“乙醇脱氢酶”,其实多种基因产物都具有这种功能,而并不是所有的这些酶都是由乙醇脱氢酶基因编码的。
一个基因产物可以同时具有“乙醇脱氢酶”和“乙醛歧化酶”两种功能,甚至更多。
所以,在GO中,很重要的一点在于,当使用“乙醇脱氢酶活性”这种术语时,所指的是功能,并不是基因产物。
许多基因产物会形成复合物后执行功能。
这些“基因复合物”有些非常简单(如血红蛋白由血红蛋白基因产物α-球蛋白、β-球蛋白和小分子的亚血红素组成),有些非常复杂(如核糖体)。
现在,小分子的描述还没有包括在GO中。
在未来,这个问题可望由和现在的Klotho和LIGAND等小分子数据库联合而解决。
分子功能分子功能描述在分子生物学上的活性,如催化活性或结合活性。
GO分子功能定义功能而不是整体分子,而且不特异性地指出这些功能具体的时空信息。
分子功能大部分指的是单个基因产物的功能,还有一小部分是此基因产物形成的复合物的功能。
定义功能的义项包括催化活性、转运活性、结合活性等,更为狭窄的定义包括腺苷酸环化酶活性或钟形受体结合活性等。
生物学途径生物学途径是由分子功能有序地组成的,具有多个步骤的一个过程。
举例来说,较为宽泛的是细胞生长和维持、信号传导。
一些更为具体的例子包括嘧啶代谢或α-配糖基的运输等。
一个生物学途径并不是完全和一条生物学通路相等。
因此,GO 并不涉及到通路中复杂的机制和所依赖的因素。
细胞组件细胞中的位置指基因产物位于何种细胞器或基因产物组中(如糙面内质网,核或核糖体,蛋白酶体等)。
GO的形式GO 定义的术语有着直接非循环式(directed acyclic graphs (DAGs)的特点,而并非是传统的等级制(hierarchy)定义方式(随着代数增加,下一级比上一级更为具体)。
举个例子来说,生物学途径中有一个定义是己糖合成,它的上一级为己糖代谢和单糖合成。
当某个基因被注解为“己糖合成活性”后,它自动地获得了己糖代谢和单糖合成地注解。
因为在GO中,每个术语必须遵循“真途径“法则,即如果下一代的术语可以用于描述此基因产物,其上一代术语也可以适用。
GO的注释(Annotation)那么,GO中的术语如何和相对应的基因产物相联系的呢?这是由参与合作的数据库来完成的,它们使用GO的定义方法,对它们所包含的基因产物进行注解,并且提供支持这种注解的参考和证据。
每个基因或基因产物都会有一个列表,列出与之相关的GO术语。
每个数据库都会给出这些基因产物和GO术语的联系数据库,并且也可以在GO的ftp站点上和WEB方式查询到。
并且,GO联合会提供了简化的本体论术语(GO slim),这样,可以在更高级的层面上研究基因组的功能。
比如,粗略地估计哪一部分的基因组与信号传导、代谢合成或复制有关。
GO对基因和蛋白的注释阐明了基因产物和用于定义他们的GO术语之间的关系。
基因产物指一个基因编码的RNA或蛋白产物。
因为一个基因可能编码多个具有很不相同性质的产物,所以GO推荐的注释是针对基因产物的而不是基因的。
一个基因是和所有适用于它的术语联系在一起的。
一个基因产物可以被一种本体论定义的多种分支或多种水平注释。
注释需要反映在正常情况下此基因产物的功能,生物途径,定位等,而并不包括其在突变或病理状态下的情况。
GO联合会的各个数据库成员采用手动或自动的方式生成注释,这两种方式共有的原理是:一.所有的注释都需要有来源,可以是文字、另一个数据库或是计算机分析结果;二.注释必须提供支持这种基因产物和GO术语之间联系的证据。
GO文件格式GO的所有数据都是免费获得的。
GO数据有三种格式:flat(每日更新)、XML(每月更新)和MySQL(每月更新)。
这些数据格式都可以在GO ftp的站点上下载。
XML 和MySQL 文件是被储存于独立的GO数据库中。
如果需要找到与某一个GO术语相关的基因或基因产物,可以找到一个相应表格,搜寻到这种注解的编号,并且可以链接到与之对应的位于不同数据库的基因相关文件。
GO浏览器和修改器(browser and editor)GO 术语和注释使用了多种不同的工具软件,它们都可以在web方式的“GO 浏览器”下“GO software page”中找到。
大多数GO浏览器都是web模式的,允许你直观的看到术语和其相关信息,如定义、同义词和数据库参考等。
有些GO浏览器如AmiGO和QuickGO,可以看到每个术语的注释。
而可下载的DAG-Edit 编辑器,一样可以离线地显示注释和所有本体论定义的信息。
对于每一个浏览器来说,都可以选择最适用于你要求的工具软件。
常见的三种浏览器AmiGO from BDGP 在AmiGO中,可以通过查询一个GO术语而得到所有具有这个注释的基因产物,或查询一个基因产物而得到它所有的注释关系。
还可以浏览本体论,得到术语之间的关系和术语对应的基因产物数目。
AmiGO直接连接GO下的MySQL。
MGI GO Browser MGI GO的功能类似于AmiGO,所不同的在于它所得到的基因为小鼠基因。
MGI GO浏览器直接连接GO下的MGI数据库。
QuickGO at EBI QuickGO,整合在EBI下的InterPro中,可以通过查询一个GO术语而得到它的定义与关系描述、在SWISS-PROT中的定位、在酶分类学(EC)和转运分类学(TC)中的定位和InterPro中的定位等。
其他还有一些特殊的浏览GO的浏览器,其中括号中为建立机构和主要特色:EP GO Browser(EBI,基因表达情况),、GoFish (Harvard,Boolean查询、GenNav(NLM, 图像化展示)、GeneOntology@RZPD (RZPD,UniGene)、ProToGO (Hebrew University,GO的亚图像化)、CGAP GO Browser (癌症基因组解剖工程,癌症)、GOBrowser (Illuminae,perl.、TAIR Keyword Browser (TAIR,拟南芥)、PANDORA (Hebrew University,非一致化蛋白)。
修改器GO 术语和本体论结构可以由任何可以读入GO平板文件的文本修改器进行编辑,但是这需要对平板文件非常熟悉。
因此,DAG-Edit是被推荐使用的,它是为GO特别设计的,能够保证文件的句法正确。
GO注释可以被多种数据库特异性的工具所编辑,如TIGR的Manatee和EBI的Talisman tool。
但是GO数据库中写入新的注释是需要通过GO认证的管理员方可进行的,如果想提出新的注释或对本体论的建议,可以联系GO。
主要修改器为DAG-Edit和COBrA。
DAG-Edit基于Java语言,提供了能浏览、查询、编辑具有DAG数据格式的GO数据界面。
在SourceForge可以免费下载,伴随着帮助文件。
COBrA能够编辑和定位GO 和OBO本体论。
它一次显示两个本体论,因此可以在不同的水平相应定位。
(如组织和细胞类型水平)优点在于可以综合几种本体论,支持的文件格式多,包括GO平板文件、GO RDF和OWL格式等。
如图为DAG-Edit的界面,可以分为四个部分:1)定义编辑面板(term editor panel)显示当下的本体论。
也是主要的编辑本体论结构的工具,可以通过点击和拖动术语来修改本体论的从属关系。
2)文本编辑面板(text editor panel)修改术语中的内容。
在修改多个术语时,会出现一个选择菜单,可以选中后逐个修改。
3) DAG浏览器DAG浏览器是一个插件,能够以图形的方式展示具有复杂的从属关系的术语。