Vraag:
Wat zijn de voor- en nadelen tussen het gebruik van KEGG of Reactome?
llrs
2017-05-24 12:35:31 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Als verrijkingsanalyse is een gebruikelijke stap het afleiden van de verrijkte routes in een lijst van genen. Ik kan echter geen discussie vinden over welke database beter is. Twee van de meest populaire (in mijn specifieke omgeving) zijn Reactome en KEGG (misschien omdat er tools zijn die ze gebruiken in Bioconductor). KEGG vereist een abonnement voor ftp-toegang, en voor mijn onderzoek zou ik enorme hoeveelheden KGML-bestanden moeten downloaden die ik neig nu naar Reactome

Welke is degene met meer genen die aan pathways zijn gekoppeld? Welke is vollediger geannoteerd? Is er een papier dat ze vergelijkt?

Kunt u dit anders formuleren als "wat zijn voor- en nadelen" in plaats van "welke is beter"? SE houdt niet van het laatste voor het QA-formaat, maar ik denk dat het eerste prima is.
Als je @MichaelSchubert hebt gedaan, zou je dat zelf kunnen veranderen. Maar ik denk dat beide prima zijn als de betere niet in het algemeen (beter voor X en Y) YMMV wordt gepost
Dit BioStars-bericht kan nuttig zijn, hoewel het een aantal jaren oud is https://www.biostars.org/p/3432/
Bedankt @Chris maar die vraag is 6,5 jaar oud en er zijn dingen veranderd in die tijd (inclusief de vergoeding voor ftp-toegang tot KEGG).
@Llopis ja, ik heb dat detail bewerkt net voordat je reageerde. Ik zeg niet dat dit uw vraag overbodig maakt, maar verwijzend naar een mogelijk nuttige link
Kijk eens op http://www.pathwaycommons.org/ voor het downloaden van pathway-gegevens. Misschien kun je voor beide (of meer) gaan, in plaats van er gewoon een te kiezen.
@woemier Ja, ik gebruik eigenlijk zowel Reactome als Kegg, maar het probleem is om te vergelijken of de paden van de ene database en de andere gelijk zijn, ongeacht de naam
Drie antwoorden:
#1
+4
Kamil S Jaron
2017-05-25 03:59:55 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Een groot nadeel van KEGG is het licentieprobleem. Een groot voordeel van Reacome zijn de verschillende crosslinks naar andere databases en data.

advertentie 1, Dit hangt af van het pad, het zijn beide primaire databases. Soms hebben andere databases die bijvoorbeeld gegevens van primaire databases combineren een betere annotatie van paden (er staat een voorbeeld in de review paper hieronder)

ad 3, Er is zeer uitgebreide relatief nieuwe (2015) recensie over dit onderwerp gericht op menselijke routes: Vergelijking van databases van menselijke celsignaleringsroutes - evolutie, nadelen en uitdagingen. Ik kon daar echter niet vinden welke vollediger is ...

#2
+4
agapow
2017-05-26 14:41:04 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Voor jou zou het belangrijkste punt zijn of een verrijkingsanalyse je een informatief antwoord zal geven. Dat is wat een bepaalde database beter zal maken. En er worden allerlei subjectieve beslissingen genomen in hun constructie over wat een pad is, wat er moet worden opgenomen, waar grenzen moeten worden getrokken, enz. Dus verschillende databases zullen verschillende antwoorden geven en het zal niet duidelijk zijn welke meer correct is.

Blader dus door de referenties / aanwijzingen die mensen hebben gegeven, selecteer een service en gebruik deze en geen andere. Spring niet in databases totdat u een antwoord krijgt dat u bevalt, dat is gewoon vissen.

+1 voor de laatste zin, is zo gemakkelijk te zeggen dat ik het met X zal checken zodra iemand een "goed" resultaat heeft en als beide het eens zijn, ga dan verder.
#3
  0
Johannes Griss
2017-06-01 12:05:30 UTC
view on stackexchange narkive permalink

Een groot voordeel van Reactome is naar mijn mening de visualisatie via de webinterface.

Veel routes (in Reactome en KEGG) bestaan ​​uit genen / eiwitten die op- en neerwaarts worden gereguleerd via de respectieve route. Als u een eenvoudige analyse van de oververtegenwoordiging uitvoert, wordt hier geen rekening mee gehouden. Daarom zou je een pad kunnen zien als 'overexpressie', hoewel alleen de neerwaarts gereguleerde genen vaker werden waargenomen.

In Reactome kun je heel gemakkelijk inzoomen op de verschillende paden en deze vervolgens oppikken inconsistenties. Ik heb niet echt een openbare database en tool gevonden die rekening kan houden met deze verschillende voorschriften. Daarom heeft u waarschijnlijk altijd wat handmatig onderzoek van uw gegevens nodig. Naar mijn mening is dit gemakkelijker met Reactome dan met KEGG.



Deze Q&A is automatisch vertaald vanuit de Engelse taal.De originele inhoud is beschikbaar op stackexchange, waarvoor we bedanken voor de cc by-sa 3.0-licentie waaronder het wordt gedistribueerd.
Loading...