RaMP DB
v2.3.3
RaMP 3.0 がリリースされ、200,000 を超える代謝産物と約 16,000 の遺伝子/タンパク質に対する拡張されたアノテーションを備えた更新されたバックエンド データベースが含まれています。注釈には、生物学的経路、化学クラスと構造 (代謝物のみ)、オントロジー (代謝物のみ)、および化学反応に基づく酵素と代謝物の関係が含まれます。注釈は、HMDB、KEGG (HMDB 経由)、Lipid-MAPS、WikiPathways、Reactome、CheBI、および Rhea 反応データベースから取得されます。
この R パッケージには、ユーザーがこの最新の包括的なリソースとインターフェイスできる機能が含まれています。機能には、1) 経路、オントロジー、化学注釈、反応レベルの遺伝子と代謝物の関係に対する単純なバッチ クエリが含まれます。 2) 経路および化学濃縮分析。
バックエンド RaMP データベースの構築に使用されるコードは、https://github.com/ncats/RaMP-Backend から無料で入手できます。
最新の原稿をご覧になるにはここをクリックしてください。
新しく改良された Web インターフェイスは https://rampdb.nih.gov/ でご覧いただけます。コードは https://github.com/ncats/RaMP-Client/ で公開されています。
API アクセスはここから利用できるようになりました。
RaMP の目的は、複数のソースからの代謝物および遺伝子/タンパク質の生物学的、化学的およびその他を統合した、公的に利用可能なデータベースを提供することです。データベースの構造とデータは SQLite データベース ファイルとして利用でき、RaMP パッケージを使用するときに直接ダウンロードされます。詳細については、インストール手順を参照してください。このプロジェクトは継続的に開発中であるため、フィードバックをお待ちしております。
ご質問やフィードバックがございましたら、[email protected] までご連絡ください。
バグを見つけた場合は、この GitHub リポジトリを通じて問題を送信してください。
R パッケージと関連アプリは次のクエリを実行します。
1. Retrieve analytes (genes, proteins, metabolites) given pathway(s) as input.
2. Retrieve pathway annotations given analytes as input.
3. Retrieve chemical annotations/structures given metabolites as input.
4. Retrieve analytes involved in the same reaction (e.g. enzymes catalyzing reactions involving input metabolites)
5. Retrieve ontologies (e.g. biospecimen location, disease, etc.) given input meteabolites.
6. Retrieve reactions associated with a list of metabolite and gene/protein input ids.
7. Multi-omic pathway enrichment analysis
8. Chemical enrichment analyses
RaMP をローカルにインストールするための詳細な手順は以下のとおりです。分析を開始するためのビネットも用意しました。ビネットについてはここをクリックしてください。
RaMP-DB を使用している場合は、次の著作物を引用してください。
ブレイステッド J、パット A、ティンダル C、シールズ T、ネイラ J、スペンサー K、アイチャー T、マテ EA。 RaMP-DB 2.0: 代謝産物、タンパク質、遺伝子から生物学的および化学的洞察を引き出すための刷新された知識ベース。バイオインフォマティクス。 2023 1 月 1;39(1):btac726。土井: 10.1093/bioinformatics/btac726。 PMID: 36373969; PMCID: PMC9825745。アクセスするにはここをクリックしてください
Zhang, B. ら、RaMP: 遺伝子と代謝物の経路強化分析のためのメタボロミクス経路の包括的リレーショナル データベース。代謝物、2018. 8(1). PMID: 29470400; PMCID: PMC5876005; DOI: 10.3390/metabo8010016 アクセスするには、ここをクリックしてください
この R パッケージをローカルで使用するには、このリポジトリに R コードをインストールする必要があります。
特記事項: BiocManager (2.8.0) を使用してインストールされた BiocFileCache のバージョンと実際のバージョンの間には非互換性があります (ここで報告されています: https://stat.ethz.ch/pipermail/bioc-devel/2023- October/020003.html)。最新バージョン (2.10.1)。後者は、RaMP-DB の他の依存関係と互換性を保つために必要です。最新バージョンをインストールするには、Bioconductor (https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/BiocFileCache.html) からソース ファイルをダウンロードし、install.packages() 関数を使用してインストールする必要があります。 Mac の場合、これは次のようになります。
install.packages("/Users/mathee/Downloads/BiocFileCache_2.10.1.tgz")
devtools パッケージから利用できる install_github() 関数を使用して、このパッケージを GitHub から直接インストールできます。 R コンソールで、次のように入力します。
# Locally install RaMP
install.packages( " devtools " )
library( devtools )
install_github( " ncats/RAMP-DB " )
# Load the package
library( RaMP )
# initializes the RaMP database object, downloading and caching the latest SQLite database
# if no version already exists in local cache.
rampDB <- RaMP()
# note that you can use the following method to check database versions hosted in your
# computer's local cache and databases that are available to download in our remote repository.
RaMP :: listAvailableRaMPDbVersions()
# using that list of available RaMP DB versions, one can specify the database version to use
# if the selected version is not available on your computer, but is in our remote repository at GitHub,
# the SQLite DB file will be automatically downloaded into local file cache.
# RaMP is using the BiocFileCache package to manage a local file cache.
rampDB <- RaMP( version = " 2.5.4 " )
遺伝子または代謝物の ID をクエリに入力する場合、ID の先頭に元のデータベースを付加する必要があります (例: kegg:C02712、hmdb:HMDB04824、または CAS:2566-39-4)。代謝産物または遺伝子/タンパク質 ID のリストは、ソースが混合されている場合があります。プレフィックスにはコロンを忘れずに含めてください。現在 RaMP に含まれている ID プレフィックスは次のとおりです。
| 分析対象物の種類 | ID プレフィックスの種類 |
|---|---|
| 代謝物 | hmdb、pubchem、chebi、chemspider、kegg、CAS、LIPIDMAPS、swislipids、lipidbank、wikidata、plantfa、kegg_glycan |
| 遺伝子・タンパク質 | ensembl、entrez、gene_symbol、uniprot、hmdb、ncbiprotein、EN、wikidata、chebi |
次の RaMP 関数を使用すると、表現されたすべての ID プレフィックス タイプをリストできます。
rampDB <- RaMP()
RaMP::getPrefixesFromAnalytes(db = rampDB, analyteType = 'metabolite')
RaMP::getPrefixesFromAnalytes(db = rampDB, analyteType = 'gene')
