RaMP DB
v2.3.3
RaMP 3.0 уже выпущен и включает в себя обновленную серверную базу данных с расширенными аннотациями для> 200 000 метаболитов и ~ 16 000 генов/белков. Аннотации включают биологические пути, химические классы и структуры (только для метаболитов), онтологии (только для метаболитов) и отношения фермент-метаболит, основанные на химических реакциях. Аннотации взяты из HMDB, KEGG (через HMDB), Lipid-MAPS, WikiPathways, Reactome, CheBI и базы данных реакций Rhea.
Этот пакет R включает функции, которые позволяют пользователям взаимодействовать с этим современным и всеобъемлющим ресурсом. Функциональные возможности включают в себя: 1) простые и пакетные запросы путей, онтологий, химических аннотаций и связей ген-метаболит на уровне реакции; 2) анализ путей и химического обогащения.
Код, используемый для создания серверной базы данных RaMP, доступен бесплатно по адресу https://github.com/ncats/RaMP-Backend.
Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть нашу последнюю рукопись.
Наш новый обновленный веб-интерфейс можно найти по адресу https://rampdb.nih.gov/. Код общедоступен по адресу https://github.com/ncats/RaMP-Client/.
Доступ к API теперь доступен здесь.
Целью RaMP является предоставление общедоступной базы данных, которая объединяет метаболиты и гены/белки биологических, химических и других источников из различных источников. Структура и данные базы данных доступны в виде файла базы данных SQLite и загружаются напрямую при использовании пакета RaMP. Дополнительную информацию см. в Инструкции по установке. Обратите внимание, что этот проект находится в постоянной разработке, и мы будем признательны за любые отзывы.
Если у вас есть какие-либо вопросы или отзывы, отправьте нам сообщение по адресу [email protected].
Если вы обнаружили ошибку, отправьте сообщение о проблеме через этот репозиторий GitHub.
Пакеты R и связанное приложение выполняют следующие запросы:
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
Подробные инструкции по локальной установке RaMP приведены ниже. Мы также подготовили краткий обзор, который поможет вам начать анализ. Нажмите здесь, чтобы увидеть виньетку.
Если вы используете RaMP-DB, укажите следующую работу:
Брэйстед Дж., Патт А., Тиндалл С., Шейлс Т., Нейра Дж., Спенсер К., Эйхер Т., Мате Э.А. RaMP-DB 2.0: обновленная база знаний для получения биологической и химической информации на основе метаболитов, белков и генов. Биоинформатика. 1 января 2023 г.; 39 (1): btac726. doi: 10.1093/биоинформатика/btac726. PMID: 36373969; PMCID: PMC9825745. Чтобы получить доступ, нажмите здесь
Чжан Б. и др., RaMP: Комплексная реляционная база данных метаболомных путей для анализа обогащения путей генов и метаболитов. Метаболиты, 2018. 8(1). PMID: 29470400; PMCID: PMC5876005; DOI: 10.3390/metabo8010016 Для доступа нажмите здесь
Чтобы использовать этот пакет R локально, вам необходимо установить код R в этот репозиторий.
Особое примечание: существует несовместимость (о которой сообщается здесь: https://stat.ethz.ch/pipermail/bioc-devel/2023-October/020003.html) между версией BiocFileCache, установленной с помощью BiocManager (2.8.0), и фактической версией. последняя версия (2.10.1). Последнее необходимо для совместимости с другими зависимостями в RaMP-DB. Чтобы установить последнюю версию, вам необходимо загрузить исходный файл с Bioconductor (https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/BiocFileCache.html), а затем установить его с помощью функции install.packages(). Для Mac это выглядит так:
install.packages("/Users/mathee/Downloads/BiocFileCache_2.10.1.tgz")
Вы можете установить этот пакет непосредственно с GitHub, используя функцию install_github(), доступную через пакет devtools. В консоли R введите следующее:
# 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 " )
Когда для запросов вводятся идентификаторы генов или метаболитов, перед идентификаторами следует указывать базу данных их происхождения, например kegg:C02712, hmdb:HMDB04824 или CAS:2566-39-4. Список идентификаторов метаболитов или генов/белков может иметь смешанный источник. Не забудьте включить двоеточие в префикс. Префиксы идентификаторов, которые в настоящее время включены в RaMP:
| Тип аналита | Типы префиксов идентификаторов |
|---|---|
| Метаболиты | hmdb, pubchem, chebi, chemspider, kegg, CAS, LIPIDMAPS, швейцарские липиды, липидбанк, викиданные, plantfa, kegg_гликан |
| Гены/Белки | ensembl, entrez, Gene_symbol, uniprot, hmdb, ncbiprotein, EN, wikidata, chebi |
Следующие функции RaMP можно использовать для получения списка всех представленных типов префиксов идентификаторов.
rampDB <- RaMP()
RaMP::getPrefixesFromAnalytes(db = rampDB, analyteType = 'metabolite')
RaMP::getPrefixesFromAnalytes(db = rampDB, analyteType = 'gene')
