Domanda:
Quali sono i vantaggi e gli svantaggi nell'utilizzo di KEGG o Reactome?
llrs
2017-05-24 12:35:31 UTC
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Come analisi dell'arricchimento, un passaggio usuale è dedurre i percorsi arricchiti in un elenco di geni. Tuttavia non riesco a trovare una discussione su quale database sia migliore. Due dei più popolari (nel mio particolare ambiente) sono Reactome e KEGG (forse perché ci sono strumenti che li utilizzano in Bioconductor) .KEGG richiede un abbonamento per l'accesso ftp e per la mia ricerca avrei bisogno di scaricare enormi quantità di file KGML. ora sono propenso a Reactome

Qual è quello con più geni associati ai percorsi? Quale è più completamente annotato? Esiste un documento che li confronti?

Puoi riformularlo come "quali sono i vantaggi e gli svantaggi" invece di "qual è il migliore"? A SE non piace il secondo per il formato QA, ma penso che il primo vada bene.
Fatto @MichaelSchubert potresti cambiarlo tu stesso. Ma penso che entrambi vadano bene se il migliore è pubblicato non in generale (meglio per X e Y) YMMV
Questo post di BioStars può essere utile, sebbene abbia diversi anni https://www.biostars.org/p/3432/
Grazie @Chris ma quella domanda ha 6,5 ​​anni e le cose sono cambiate in quel periodo (inclusa la tariffa per l'accesso ftp a KEGG).
@Llopis sì, ho modificato i dettagli appena prima che tu rispondessi. Non sto dicendo che questo renda la tua domanda ridondante, ma solo indicando un collegamento possibilmente utile
Dovresti dare un'occhiata a http://www.pathwaycommons.org/ per scaricare i dati del percorso. Forse potresti andare con entrambi (o più), piuttosto che sceglierne uno.
@woemier Sì, in realtà sto usando sia Reactome che Kegg, ma il problema è confrontare se i percorsi di un database e dell'altro sono equivalenti indipendentemente dal nome
Tre risposte:
#1
+4
Kamil S Jaron
2017-05-25 03:59:55 UTC
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Un grande svantaggio di KEGG è il problema della licenza. Un grande vantaggio di Reacome sono i vari collegamenti incrociati ad altri database e dati.

ad 1, Questo dipende da quale percorso, sono entrambi database primari. A volte altri database che, ad esempio, combinano i dati dei database primari hanno una migliore annotazione dei percorsi (c'è un esempio nel documento di revisione qui sotto)

ad 3, C'è molto ampio relativamente nuovo (2015) recensione su questo argomento incentrata sui percorsi umani: Confronto dei database dei percorsi di segnalazione delle cellule umane: evoluzione, svantaggi e sfide. Tuttavia non sono riuscito a trovare lì quale è più completo ...

#2
+4
agapow
2017-05-26 14:41:04 UTC
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Per te il punto principale sarebbe se un'analisi di arricchimento ti darà una risposta informativa . Questo è ciò che renderà migliore un determinato database. E ci sono tutti i tipi di decisioni soggettive prese nella loro costruzione su cosa sia un percorso, cosa includere, dove tracciare i confini, ecc. Quindi diversi database daranno risposte diverse e non sarà chiaro quale sia più corretto.

Quindi sfoglia i riferimenti / suggerimenti che le persone hanno fornito, seleziona un servizio e usalo e nessun altro. Non saltare tra i database finché non ottieni una risposta che ti piace, è solo pesca.

+1 per l'ultima frase, è così facile dire che controllerò con X una volta che uno avrà un "buon" risultato e se entrambi saranno d'accordo, allora continuerò.
#3
  0
Johannes Griss
2017-06-01 12:05:30 UTC
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Un grande vantaggio di Reactome, secondo me, è la sua visualizzazione tramite l'interfaccia web.

Molti percorsi (in Reactome e KEGG) sono costituiti da geni / proteine ​​che sono regolati verso l'alto e verso il basso attraverso il rispettivo percorso. Se si esegue una semplice analisi di sovrarappresentazione, questa non viene presa in considerazione. Pertanto, potresti finire per vedere un percorso come "sovraespresso" sebbene solo i geni sotto-regolati siano stati osservati più frequentemente.

In Reactome, puoi ingrandire i diversi percorsi in modo molto conveniente e quindi riprenderli incongruenze. Non ho davvero trovato un database pubblico e uno strumento in grado di prendere in considerazione queste diverse normative. Pertanto, probabilmente avrai sempre bisogno di un'analisi manuale dei tuoi dati. A mio parere, questo è più facile con Reactome che con KEGG.



Questa domanda e risposta è stata tradotta automaticamente dalla lingua inglese. Il contenuto originale è disponibile su stackexchange, che ringraziamo per la licenza cc by-sa 3.0 con cui è distribuito.
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