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Gene

Gene ID to Disease Explorer

この検索では、入力したGene IDに関連性の高い疾患をスコアによりランキングできます。
ランキングで各種データベースを串刺し検索しています。ランキングの指標はConfidence Scoreで表し、以下のデータベースの検索結果の件数に重み付けを行って計算しています。

・OMIM:OMIMによる疾患と遺伝子の関連性
・MedGen:MedGenに疾患と遺伝子の関連性
・Human Phenotype Ontology:Human Phenotype Ontologyにおける遺伝子の関連性と疾患関連Phenotypeにおける一致
・Array Exp:疾患関連発現実験における変動遺伝子との合致数
・Gene RIF:GeneRIFのテキストマイニングによる疾患遺伝子の関連性
・SNPs (rsID):疾患に関連する遺伝子のSNP
・3つのレベルの文献数(疾患とrsIDが共起された文献数、LV1ではセンテンス内共起、LV2ではセンテンス共起、かつ何らかの機能用語が含まれる):テキストマイニングにおける遺伝子と疾患の共起文献数
・Pathway:疾患関連Pathwayと関連遺伝子
・Therapeutic Target:疾患に対するTherapeutic Targetとの合致
・Max Phase Drug/Exp:疾患に対し 当該遺伝子をターゲットとする治療/治験薬の最大フェーズ
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Gene ID to Expression Explorer

LSKBに搭載している公共発現実験(GDS, ArrayExpress)をマイニングします。
入力したGene IDに発現実験で変動した遺伝子との一致により 類似した発現実験、関連疾患、処置した化合物を探すことができます。
結果は次の要素のテーブルで出力されます。
・Accession:発現実験のID
・Title:発現実験のタイトル
・Description:記述
・Tissue:発現実験の記載内容からテキストマイニングによる関連組織
・Disease:発現実験の記載内容からテキストマイニングによる関連疾患
・Chemical:発現実験の記載内容からテキストマイニングによる化合物名
・Count:入力した遺伝子と実験の発現変動遺伝子の一致数
Similarity:Tanimoto Score
Score:遺伝子発現実験の独自類似性スコア
Gene

Gene ID to mRNA

入力に対するEntrez Gene ID/Species/Symbol/Accession/Description/Chr/Start/End/Strand/ Ensembl RNA ID(s)を出力します。
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Gene ID to PubMed Concurrent Relation --- Gene, Chemical, Disease, Tissue

文献の共起情報により、入力したGeneIDに関連性の高い要素(Gene,Chemical,Disease,Tissue いずれかを選択)に 対して大まかな関係性において選択した要素(例えば、Disease)をランキングします。
選択した要素のターム の入力した遺伝子に対する関係性が Poisson95(default)でランキングされ、数字の列は入力したGene IDの順に示され、オンマウスで表示されます。ランキングされた要素と Gene IDを示す数字の交点 には 共起文献数が記載され、クリックで文献のリストが得られます。
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Gene ID to Gene Ontology Ranking

結果画面からは、GO Term以外に、Gene, Disease, Chemical, Tissueが出来ます。
GO Termではフィッシャー検定でランキングし、ほかはテキストマイニングでポアソン95の信頼区間で評価しています。
ランキングされた要素と Gene IDを示す数字の交点 には GOとGene IDが対応する場合、* が示されます。
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Gene ID to PubMed Concurrent Relation --- Chemical Term Ranking

文献の共起情報の検索において、通常は、エントリーの各Synonymの件数を合わせてしていますが、ここでの検索手法はChemicalの Term毎に出力しています。
FDA, ChEMBL, PubChem-CID, PubChem-SID, MeSH, PDBの情報とともに出力されています。
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Gene ID to Domain --- Protein --- Assay Target - - - Chemical

遺伝子から共通ドメインを経由でアッセイを探す方法で、同じドメインを持つターゲットという角度で広く情報が探せます。
標的するタンパク質にアッセイ情報がない場合に共有ドメインを持つタンパク質に対する活性化合物を探すことができます。 入力したGene IDのドメインが共通するタンパク質のうち、Assayのターゲットになっているものを探します。EC50, IC50, Kd, Ki と Bind, Inhibit の出力を選択します。BindはKd, EC50の件数を、Inhibitは Ki, IC50の件数をマージします。

その結果は 以下のテーブルで表示されます。
・Gene ID:Input した 遺伝子ID
・Entrez Gene ID: Input したEntrez Gene ID
・Gene Information:Input した Gene Name
・UniProt Entry :遺伝子と共通ドメインをもち、Assay Targetであるタンパク質のUniProt Entry
・GO:提示されたタンパク質のGO
・Pathway:提示されたタンパク質のPathway
・# of Ref:提示されたタンパク質の基本論文
・ChEMBL Target:該当するChMEBL Target

以降 次のEndpointの件数
- 検索時 EC50, IC50, Kd, Ki を選択した場合
・EC50:EndpointをEC50とするこのターゲットアッセイの活性化合物数(リンク)
・Kd:EndpointをKdとするこのターゲットアッセイの活性化合物(リンク)
・IC50:EndpointをIC50とするこのターゲットアッセイの活性化合物(リンク)
・Ki :EndpointをKiとするこのターゲットアッセイの活性化合物(リンク)
- 検索時 Bind, Inhibit を選択した場合
・Bind:上記 EC50および Kdの合計数
・Inhibit :上記 IC50および Kiの合計数
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rs ID to GeneID

入力したrsIDに対応する GeneIDをファイル出力します。
生物種、Genome Version、dbSNP Versionを選択し 実行すると次の要素が含まれます
結果は以下の情報がダウンロード出来ます。NCBIのアノテーション(INFO)の情報に加え、OMIMと論文情報を追加しました。
・rsID
・遺伝子情報Entrez Gene ID/Status/Species/Symbol/Gene Name/
・染色体位置CHROM/POS/ID/REF/ALT/QUAL/FILTER/
・アノテーション INFO/OMIM/ARTICLE
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rsID to Disease

入力したrsIDに関連する 疾患を関連付けられたrsIDでランキングして出力します。
このテーブルには次の要素が含まれます。
・Disease
・関連したrsID数
・3つのレベルのReferences数文献数(疾患とrsIDが共起された文献数、LV1ではセンテンス内共起、LV2ではセンテンス共起、かつ何らかの機能用語が含まれる)
・dbSNP PMID Num(dbSNPに報告のある文件数)
・OMIMに登録があるか
・ MedGenに登録があるか
・GWAS Catalogue数
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rsID to MeSH

入力したrsIDに関連する MeSHの次の項目について文献テキストマイニング情報をもとに各カテゴリ毎ににMeSHタームの文献テキストマイニングとreIDが共起される文献数を求めます。
・Health Care
・Persons
・Technology and Food and Beverages
・Humanities
・Psychiatry and Psychology
・Disciplines and Occupations
結果は 次のテーブルで出力されます。
Term/ rsID数/文献数(3つのレベル)
3つのレベルの文献数
・疾患とrsIDが共起された文献数、LV1ではセンテンス内共起、LV2ではセンテンス共起、かつ何らかの機能用語が含まれる
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rsID to Pharmacological Action

入力したrsIDに関連する テキストマイニングで求めたMeSHのPharmacological Actionの関連情報を出力します。
結果は 次のテーブルで出力されます。
Term/ rsID数/文献数(3つのレベル)
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Gene ID to Ven Diagram

ベン図作成は3つまでの要素でベン図を作成します。
重なった部分をクリックすると3つの項目で共通の遺伝子リストを作成出来ます。
異なる疾患からターゲット遺伝子をリストし、共通候補となる遺伝子を探すことで、バイオマーカーやターゲットとなる遺伝子を探せます。
発現実験などで有意と評価された遺伝子リストを加えることで、インシリコ上での探索と実験データをマージして共通項を求めるのに有効です。
ベン図は、LSKBの様々な検索結、または実験データをマージして共通項を求めるのにご利用ください。
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