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Parámetros de Python són iguales a los parámetros largos (--parámetro) de Terminal, si no especificado de otra manera. Banderas son parámetros de verdadero o falso (True/False) en Python. El manuál para cualquier modulo de gget se puede llamar desde la Terminal con la bandera -h --help.

gget opentargets 🎯

Obtenga enfermedades o fármacos asociados con ciertos genes desde OpenTargets.
Formato de salida: JSON/CSV (línea de comandos) o marco de datos (Python).

Este módulo fue escrito por Sam Wagenaar.

Argumento posicional
ens_id
ID de gen Ensembl, por ejemplo, ENSG00000169194.

Argumentos opcionales
-r --resource
Define el tipo de información a devolver en la salida. Predeterminado: 'diseases' (enfermedades).
Los recursos posibles son:

-l --limit
Limitar el número de resultados, por ejemplo, 10. Predeterminado: Sin límite.
Nota: No es compatible con los recursos tractability y depmap.

-o --out
Ruta al archivo JSON donde se guardarán los resultados, por ejemplo, path/to/directory/results.json. Predeterminado: Salida estándar.
Python: save=True guardará la salida en el directorio de trabajo actual.

--filters
Filtrar resultados por igualdad exacta usando nombres de columnas de OpenTargets devueltos. Pase múltiples filtros repitiendo la bandera, p. ej. '--filter disease.id=EFO_0000274 --filter drug.id=CHEMBL1743081'. Los campos anidados usan notación de punto, coincidiendo con los nombres de columna devueltos por la API.

Banderas
-csv --csv
Solo en línea de comandos. Devuelve la salida en formato CSV, en lugar de formato JSON.
Python: Use json=True para devolver la salida en formato JSON.

-q --quiet
Solo en línea de comandos. Evita que se muestre la información de progreso.
Python: Use verbose=False para evitar que se muestre la información de progreso.

-or --or
Solo en línea de comandos. Los filtros se combinan con lógica OR. Predeterminado: lógica AND.

wrap_text
Solo para Python. wrap_text=True muestra el marco de datos con texto ajustado para facilitar la lectura (predeterminado: False).

Ejemplos

Obtenga enfermedades asociadas a un gen específico:

gget opentargets ENSG00000169194 -r diseases -l 1

# Python
import gget
gget.opentargets('ENSG00000169194', resource='diseases', limit=1)

→ Devuelve la principal enfermedad asociada con el gen ENSG00000169194.

Obtener medicamentos asociados para un gen específico:

gget opentargets ENSG00000169194 -r drugs -l 2

# Python
import gget
gget.opentargets('ENSG00000169194', resource='drugs', limit=2)

→ Devuelve los 2 principales medicamentos asociados con el gen ENSG00000169194.

Note: Los trial_ids devueltos son identificadores de ClinicalTrials.gov

Obtenga datos de trazabilidad para un gen específico:

gget opentargets ENSG00000169194 -r tractability

# Python
import gget
gget.opentargets('ENSG00000169194', resource='tractability')

→ Devuelve datos de trazabilidad para el gen ENSG00000169194.

Obtenga respuestas farmacogenéticas para un gen específico:

gget opentargets ENSG00000169194 -r pharmacogenetics -l 1

# Python
import gget
gget.opentargets('ENSG00000169194', resource='pharmacogenetics', limit=1)

→ Devuelve respuestas farmacogenéticas para el gen ENSG00000169194.

Note: Los identificadores de literature devueltos son identificadores de PMC de Europa

Obtenga tejidos donde un gen se expresa más:

gget opentargets ENSG00000169194 -r expression -l 2

# Python
import gget
gget.opentargets('ENSG00000169194', resource='expression', limit=2)

→ Devuelve los 2 tejidos principales donde se expresa más el gen ENSG00000169194.

Obtenga datos sobre el efecto de la enfermedad genética de DepMap para un gen específico:

gget opentargets ENSG00000169194 -r depmap

# Python
import gget
gget.opentargets('ENSG00000169194', resource='depmap')

→ Devuelve datos del efecto de la enfermedad del gen DepMap para el gen ENSG00000169194.

Obtener interacciones proteína-proteína para un gen específico:

gget opentargets ENSG00000169194 -r interactions -l 2

# Python
import gget
gget.opentargets('ENSG00000169194', resource='interactions', limit=2)

→ Devuelve las 2 interacciones proteína-proteína principales para el gen ENSG00000169194.

Obtenga interacciones proteína-proteína para un gen específico, filtrando por ID de proteínas y genes:

gget opentargets ENSG00000169194 -r interactions -fpa P35225 --filter_gene_b ENSG00000077238

# Python
import gget
gget.opentargets('ENSG00000169194', resource='interactions', filters={'protein_a_id': 'P35225', 'gene_b_id': 'ENSG00000077238'})

→ Devuelve interacciones proteína-proteína para el gen ENSG00000169194, donde la primera proteína es P35225 y el segundo gen es ENSG00000077238:

Obtenga interacciones proteína-proteína para un gen específico, filtrando por ID de proteína o gen:

gget opentargets ENSG00000169194 -r interactions -fpa P35225 --filter_gene_b ENSG00000077238 ENSG00000111537 --or -l 5

# Python
import gget
gget.opentargets(
    'ENSG00000169194',
    resource='interactions',
    filters={'protein_a_id': 'P35225', 'gene_b_id': ['ENSG00000077238', 'ENSG00000111537']},
    filter_mode='or',
    limit=5
)

→ Devuelve interacciones proteína-proteína para el gen ENSG00000169194, donde la primera proteína es P35225 o el segundo gen es ENSG00000077238 o ENSG00000111537. | evidence_score | evidence_count | source_db | protein_a_id | gene_a_id | gene_a_symbol | role_a | taxon_a | protein_b_id | gene_b_id | gene_b_symbol | role_b | taxon_b | |----------------|----------------|-----------|-----------------|-----------------|---------------|-----------------------|---------|-----------------|-----------------|---------------|-----------------------|---------| | 0.999 | 3 | string | ENSP00000304915 | ENSG00000169194 | IL13 | unspecified role | 9606 | ENSP00000379111 | ENSG00000077238 | IL4R | unspecified role | 9606 | | 0.961 | 2 | string | ENSP00000304915 | ENSG00000169194 | IL13 | unspecified role | 9606 | ENSP00000229135 | ENSG00000111537 | IFNG | unspecified role | 9606 | | 0.800 | 9 | intact | P35225 | ENSG00000169194 | IL13 | unspecified role | 9606 | Q14627 | ENSG00000123496 | IL13RA2 | unspecified role | 9606 | | 0.740 | 6 | intact | P35225 | ENSG00000169194 | IL13 | unspecified role | 9606 | P78552 | ENSG00000131724 | IL13RA1 | unspecified role | 9606 | | 0.400 | 1 | intact | P35225 | ENSG00000169194 | IL13 | unspecified role | 9606 | Q86XT9 | ENSG00000149932 | TMEM219 | stimulator | 9606 |

Más ejemplos

Citar

Si utiliza gget opentargets en una publicación, favor de citar los siguientes artículos:

• Luebbert, L., & Pachter, L. (2023). Efficient querying of genomic reference databases with gget. Bioinformatics. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac836

• Ochoa D, Hercules A, Carmona M, Suveges D, Baker J, Malangone C, Lopez I, Miranda A, Cruz-Castillo C, Fumis L, Bernal-Llinares M, Tsukanov K, Cornu H, Tsirigos K, Razuvayevskaya O, Buniello A, Schwartzentruber J, Karim M, Ariano B, Martinez Osorio RE, Ferrer J, Ge X, Machlitt-Northen S, Gonzalez-Uriarte A, Saha S, Tirunagari S, Mehta C, Roldán-Romero JM, Horswell S, Young S, Ghoussaini M, Hulcoop DG, Dunham I, McDonagh EM. The next-generation Open Targets Platform: reimagined, redesigned, rebuilt. Nucleic Acids Res. 2023 Jan 6;51(D1):D1353-D1359. doi: 10.1093/nar/gkac1046. PMID: 36399499; PMCID: PMC9825572.