功能注释后如何做富集分析

功能注释后如何做富集分析

本文是为了回答知识星球里的一个提问,他为了用clusterProfiler做富集分析,打算构建一个OrgDb,也就是物种数据库。

提问

我之前写过用Bioconductor对基因组注释,用Bioconductor/AnnotationHub对模式植物的基因进行注释。昨天的推送,我讲过新物种的注释基本上都是基于同源相似性搜索数据库完成,最后得到的就是基因名和数据库中注释的对应关系。OrgdbBioconductor计划中其中一环,通过构建一个物种各个数据库注释条目和基因的对应关系数据库,方便在得到基因后对基因进行注释。

enrichGO的前三个参数gene,OrgDb,keyType的目的是利用数据库将基因编号转换成GO号。enrichKEGG的前三个参数gene, organism,keyType 的目的也是为了基于物种名和基因编号直接爬取KEGG,将基因编号转换成KO号。

如果你只是为了做GO和KEGG富集分析,有必要构建物种数据库吗?我的答案是没有必要,因为不构建物种数据库也能够用clusterProfiler做富集分析。

我相信Y叔一定提供了不通过OrgDb,将转换基因编号为GO/KO编号,然后做富集分析的方法,所以我就去翻了Y叔为clusterProfiler写的文档。于是我找到这一篇use clusterProfiler as an universal enrichment analysis tool, 这里面提到了一个通用的函数enricher用于支持新注释物种.

核心参数两个gene,TERM2GENE,前者表示的基因编号,后者是GO/KEGG条目和基因编号的对应关系

enricher(gene, pvalueCutoff = 0.05, pAdjustMethod = "BH", universe,
  minGSSize = 10, maxGSSize = 500, qvalueCutoff = 0.2, TERM2GENE,
  TERM2NAME = NA)

由于我只拿到了我的KEGG注释,GO注释还在运行中,这次就以KEGG富集分析作为例子。

我从KEGG上拿到的注释是下面这种情况,很明显,有些基因没有注释。这些没有注释的基因应该如何注释?Y叔的建议是不要,全部丢掉,原因去参考资料中找。

CAROC969890.1
CAROC969900.1   K12736
CAROC969910.1   K02943
CAROC969920.1   K13356
CAROC969930.1
CAROC969940.1
CAROC969950.1
CAROC969960.1
CAROC969970.1
CAROC969980.1

简单的grep就可以完成这个剔除工作,grep K query.ko > kegg.tsv,然后将kegg.tsv导入到我们的R语言中

gene_ko <- read.table("C:/Users/DELL/Desktop/KEGG.tsv", header = FALSE,
                      sep = "\t")

然后我们随机抽样几个基因作为gene输入,同时构建TERM2GENE的输入

term2gene <- data.frame(TERM=gene_ko$V2, GENE=gene_ko$V1)
gene_sample <- sample(gene_ko$V1, 100)
enkegg <- enricher(gene_sample, TERM2GENE = term2gene, pAdjustMethod = "none")

我这里不用多重实验矫正的原因,因为我是随机抽的基因,很有可能是一个富集都找不到。。所以为了后续演示,就把矫正去掉了,真实情况下,你是要的。

参考资料

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 211,817评论 6 492
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,329评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,354评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,498评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,600评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,829评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,979评论 3 408
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,722评论 0 266
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,189评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,519评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,654评论 1 340
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,329评论 4 330
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,940评论 3 313
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,762评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,993评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,382评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,543评论 2 349

推荐阅读更多精彩内容