記憶體管理資料庫
v2.3.3
RaMP 3.0 現已發布，包括更新的後端資料庫，其中包含超過 200,000 種代謝物和約 16,000 種基因/蛋白質的擴展註釋。註釋包括生物途徑、化學類別和結構（僅適用於代謝物）、本體（僅適用於代謝物）以及基於化學反應的酶-代謝物關係。註釋來自 HMDB、KEGG（透過 HMDB）、Lipid-MAPS、WikiPathways、Reactome、CheBI 和 Rhea 反應資料庫。
此 R 套件包含允許使用者與此最新且全面的資源互動的功能。功能包括 1) 對路徑、本體、化學註釋和反應級基因代謝物關係的簡單和批量查詢； 2）途徑和化學富集分析。
用於建立後端 RaMP 資料庫的程式碼可在 https://github.com/ncats/RaMP-Backend 免費取得。
請點擊此處查看我們最新的手稿。
我們新改進的網路介面可以在 https://rampdb.nih.gov/ 找到。程式碼可在 https://github.com/ncats/RaMP-Client/ 上公開取得。
現在可以在此處存取 API。
RaMP 的目的是提供一個公開可用的資料庫，整合來自多個來源的代謝物和基因/蛋白質、生物、化學等。資料庫結構和資料以 SQLite 資料庫檔案形式提供，使用 RaMP 套件時可以直接下載。請參閱安裝說明以取得更多資訊。請注意，該專案正在持續開發中，我們感謝任何反饋。
如有任何問題或回饋，請發送郵件至 [email protected]。
如果您發現錯誤，請透過此 GitHub 儲存庫提交問題。
R 套件和關聯的應用程式執行以下查詢：
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
以下是本地安裝 RaMP 的詳細說明。我們還整理了一個小插圖，幫助您開始分析。按此處查看小插圖。
如果您使用RaMP-DB，請引用以下工作：
Braisted J、Patt A、Tindall C、Sheils T、Neyra J、Spencer K、Eicher T、Mathé EA。 RaMP-DB 2.0：一個經過翻新的知識庫，用於從代謝物、蛋白質和基因中獲取生物和化學見解。生物資訊學。 2023 年 1 月 1 日；39(1)：btac726。 doi：10.1093/生物資訊學/btac726。電話號碼：36373969； PMCID：PMC9825745。要訪問，請按一下此處
張，B.，等人，RaMP：用於基因和代謝物途徑富集分析的代謝組學途徑的綜合關係資料庫。代謝物，2018。8（1）。電話號碼：29470400； PMCID：PMC5876005； DOI：10.3390/metabo8010016 要訪問，請按一下此處
為了在本機使用此 R 套件，您需要在此儲存庫下安裝 R 程式碼。
特別注意：使用BiocManager（2.8.0）安裝的BiocFileCache版本與實際存在不相容（報告在這裡：https://stat.ethz.ch/pipermail/bioc-devel/2023-October/020003.html）最新版本（2.10.1）。後者需要與 RaMP-DB 中的其他依賴項相容。要安裝最新版本，您需要從 Bioconductor (https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/BiocFileCache.html) 下載原始文件，然後使用 install.packages() 函數進行安裝。對於 Mac，這看起來像這樣：
install.packages("/Users/mathee/Downloads/BiocFileCache_2.10.1.tgz")
您可以使用 devtools 套件中提供的 install_github() 函數直接從 GitHub 安裝此套件。在 R 控制台中，鍵入以下內容：
# 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 " )
當輸入基因或代謝物 ID 進行查詢時，ID 前方應加上其來源資料庫，例如 kegg:C02712、hmdb:HMDB04824 或 CAS:2566-39-4。代謝物或基因/蛋白質 ID 的清單可能是混合來源的。請記住在前綴中包含冒號。目前 RaMP 中包含的 id 前綴有：
| 分析物類型 | ID 前綴類型 |
|---|---|
| 代謝物 | hmdb、pubchem、chebi、chemspider、kegg、CAS、LIPIDMAPS、swisslipids、lipidbank、wikidata、plantfa、kegg_glycan |
| 基因/蛋白質 | ensembl、entrez、gene_symbol、uniprot、hmdb、ncbi Protein、EN、wikidata、chebi |
以下 RaMP 函數可用於列出所有表示的 id 前綴類型。
rampDB <- RaMP()
RaMP::getPrefixesFromAnalytes(db = rampDB, analyteType = 'metabolite')
RaMP::getPrefixesFromAnalytes(db = rampDB, analyteType = 'gene')
