内存管理数据库
v2.3.3
RaMP 3.0 现已发布，包括更新的后端数据库，其中包含超过 200,000 种代谢物和约 16,000 种基因/蛋白质的扩展注释。注释包括生物途径、化学类别和结构（仅适用于代谢物）、本体（仅适用于代谢物）以及基于化学反应的酶-代谢物关系。注释来自 HMDB、KEGG（通过 HMDB）、Lipid-MAPS、WikiPathways、Reactome、CheBI 和 Rhea 反应数据库。
此 R 包包含允许用户与此最新且全面的资源交互的功能。功能包括 1) 对路径、本体、化学注释和反应级基因代谢物关系的简单和批量查询； 2）途径和化学富集分析。
用于构建后端 RaMP 数据库的代码可在 https://github.com/ncats/RaMP-Backend 免费获取。
请点击此处查看我们最新的手稿。
我们新改进的网络界面可以在 https://rampdb.nih.gov/ 找到。该代码可在 https://github.com/ncats/RaMP-Client/ 上公开获取。
现在可以在此处访问 API。
RaMP 的目的是提供一个公开可用的数据库，整合来自多个来源的代谢物和基因/蛋白质、生物、化学等。数据库结构和数据以 SQLite 数据库文件形式提供，使用 RaMP 包时可以直接下载。请参阅安装说明以获取更多信息。请注意，该项目正在持续开发中，我们感谢任何反馈。
如有任何问题或反馈，请发送邮件至 [email protected]。
如果您发现错误，请通过此 GitHub 存储库提交问题。
R 包和关联的应用程序执行以下查询：
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
下面是本地安装 RaMP 的详细说明。我们还整理了一个小插图，帮助您开始分析。单击此处查看小插图。
如果您使用RaMP-DB，请引用以下工作：
Braisted J、Patt A、Tindall C、Sheils T、Neyra J、Spencer K、Eicher T、Mathé EA。 RaMP-DB 2.0：一个经过翻新的知识库，用于从代谢物、蛋白质和基因中获取生物和化学见解。生物信息学。 2023 年 1 月 1 日；39(1)：btac726。 doi：10.1093/生物信息学/btac726。电话号码：36373969； PMCID：PMC9825745。要访问，请单击此处
张，B.，等人，RaMP：用于基因和代谢物途径富集分析的代谢组学途径的综合关系数据库。代谢物，2018。8（1）。电话号码：29470400； PMCID：PMC5876005； DOI：10.3390/metabo8010016 要访问，请单击此处
为了在本地使用此 R 包，您需要在此存储库下安装 R 代码。
特别注意：使用BiocManager（2.8.0）安装的BiocFileCache版本与实际存在不兼容（报告在这里：https://stat.ethz.ch/pipermail/bioc-devel/2023-October/020003.html）最新版本（2.10.1）。后者需要与 RaMP-DB 中的其他依赖项兼容。要安装最新版本，您需要从 Bioconductor (https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/BiocFileCache.html) 下载源文件，然后使用 install.packages() 函数进行安装。对于 Mac，这看起来像这样：
install.packages("/Users/mathee/Downloads/BiocFileCache_2.10.1.tgz")
您可以使用 devtools 包中提供的 install_github() 函数直接从 GitHub 安装此包。在 R 控制台中，键入以下内容：
# 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 " )
当输入基因或代谢物 ID 进行查询时，ID 前应加上其来源数据库，例如 kegg:C02712、hmdb:HMDB04824 或 CAS:2566-39-4。代谢物或基因/蛋白质 ID 的列表可能是混合来源的。请记住在前缀中包含冒号。目前 RaMP 中包含的 id 前缀有：
| 分析物类型 | ID 前缀类型 |
|---|---|
| 代谢物 | hmdb、pubchem、chebi、chemspider、kegg、CAS、LIPIDMAPS、swisslipids、lipidbank、wikidata、plantfa、kegg_glycan |
| 基因/蛋白质 | ensembl、entrez、gene_symbol、uniprot、hmdb、ncbi Protein、EN、wikidata、chebi |
以下 RaMP 函数可用于列出所有表示的 id 前缀类型。
rampDB <- RaMP()
RaMP::getPrefixesFromAnalytes(db = rampDB, analyteType = 'metabolite')
RaMP::getPrefixesFromAnalytes(db = rampDB, analyteType = 'gene')
