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DAVID数据库简介及使用说明

翾格格  · 简书  ·  · 2021-04-29 11:12

很高兴今天给大家介绍DAVID数据库,因为DAVID不仅是个生物数据库,也是一款在线分析软件。可以用来做基因的差异分析,也可用于通路的富集。他可以将输入列表中的基因,关联到生物注释上。依旧第一步,介绍DAVID网址: https://david.ncifcrf.gov 其实利用百度引擎也能快速检索到。在页面主页上,有该数据库的概要及其DAVID工具能够行使什么功能。具体如下图,有列表

1)Identify enriched biological themes, particularly GO terms

2)Discover enriched functional-related gene groups

3)Cluster redundant annotation terms

4)Visualize genes on BioCarta & KEGG pathway maps

5)Display related many-genes-to-many-terms on 2-D view.

6)Search for other functionally related genes not in the list

7)List interacting proteins

8)Explore gene names in batch

9)Link gene-disease associations

10)Highlight protein functional domains and motifs

11)Redirect to related literatures

12)Convert gene identifiers from one type to another.

And more


鼠标移至“Shortcut to DAVID Tools”,下拉菜单中有四个主要功能1)Functional Annotation(功能注释)a)Functional Annotation Clustering:使用模糊聚类方法,对被注释上的 Terms 做聚 类,即 Terms 被分成多组,并将给出聚类的分值。分值越高,代表该组内的基因在基因列表中越重要。 b)Functional Annotation Chart:进行 GO 功能富集分析和 KEGG

pathway 富集分析。C)Functional Annotation Table:该工具实现了基因的功能注释,将输入列表中每个基因在选定数据库中的注释以表格形式呈现。2)Gene Functional Classification(基因功能聚类),通常将功能相关的基因聚集在一个单元,分值越高,代表该基因重要性越高。3)Gene ID Conversion:对基因不同表示方法进行转换。4)Gene Name Batch Viewer:显示基因名称,ID,所属物种及相关基因。


接下来我们用示例来介绍它的功能注释,以PDCD1,CTLA4,LAG3,TNFRSF18,CD80 ,FOXP3 为例。首先我们选择“Shortcut to DAVID Tools”,再点击“Functional Annotation”。在左上角Upload中输入多基因列表,可以每行一个基因或者用逗号隔开。在选择相应物种,如人选择human,在选择identifier,如果是基因ID则选择GENE ID,这里我们是用了基因名称,选择了official-gene-symbol。下一步点击USE。在右侧跳出注释概要信息,点击“Disease”,我们可以看到这些基因和哪些疾病有关联。“Functional_Categories”功能类别,点击右侧长条可以显示这些基因参与了哪些功能,如凋亡,3D结构等。



继续下拉,有“Gene_Ontology”,主要包括三个方面,BP(生物学过程,biological process),CC(细胞组分,cellular component), MF(分子功能,Molecular Function)。通过GO富集分析,可以查阅这些基因生物学功能,定位和生物过程。


我们可以选择这三个TERM一起分析,如果需要单独分析,点击你想要分析的TERM,下拉菜单,点击“Function Annotation Chart”进行富集分析。在跳出来的结果中,我们发现有9个chart records,表格中右侧“count”则显示该TERM对应你的几个基因,点击上侧“options”,我们可以把FDR选择上(注:FDR:DAVID中的FDR要求自适应线性升压调整p值,以近似控制错误发现率,如Benjamini和Hochberg(2000)中所讨论的。使用最小斜率法估计真零假设的数)。右击“ DownloadFile”,链接保存txt格式后,用EXCEL打开该数据。



在打开的excel文档中,我们挑选GO-term, Count, p 值和 FDR 值。增加一列,对p值进行-LOG()转换,保存为文本格式。利用MID函数(字符串,起始位置,保留字符的个数)将TERM波浪号以及之前的内容删除,利用新的term和count进行作图,利用EXCEl的插入图形按钮,点击“二维条形图”进行绘制。这里我觉得WPS的表格比OFFICE好用的太多了。然后我们通过升序排列整齐。按自己的需求编辑表格格式。同样我们也可以粘贴为三线表格式。



前面介绍了利用DAVID在线分析工具进行GO注释,接下来介绍利用DAVID进行KEGG富集分析,操作如前,我们在LIST输入我们的多个基因,在功能注释界面,我们选择“Pathways”,同样我们以PDCD1,CTLA4,LAG3,TNFRSF18,CD80 ,FOXP3 为例。我们点击右上角“clear all”,选择“KEGG Pathway”,点击“Function Annotation Chart”,我们可以看到我们检索的基因有4个records。点击TERM,可以查到富集的信号通路,今天很意外的是我没有打开,可能服务器出现了问题,显示service unavailable。可能换个时间段就可以了。




另外我们常用功能就是对其GENE ID转换,如official symbols和 GENE ID间转换,这里就不一一演示了。

今天就简单介绍这里,咱们后期再见。




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