基于R语言的GO功能注释与富集分析代码实践
编辑：本站更新：2024-04-22 17:30:22人气：10117
在生物信息学领域，R语言因其强大的统计计算和可视化能力而被广泛应用。其中，在基因本体论（Gene Ontology, GO）相关的研究中，利用R进行功能注释以及后续的富集分析是解析高通量测序数据并挖掘生物学意义的重要手段之一。
首先，我们从获取及处理GO注释开始探讨这一过程。通过使用诸如`biomaRt`, ` AnnotationDbi `, 或者 `clusterProfiler` 等R包可以直接检索Ensembl、NCBI或其他数据库中的物种特定基因与其对应的GO术语关联信息，并将其整理成便于进一步分析的数据格式。例如：
library(biomart)
ensembl <- useMart("ENSEMBL_MART_ENSEMBL", dataset = "hsapiens_gene_ensembl")
go_data <- getBM(attributes=c('hgnc_symbol', 'go_id'), filters='hgnc_symbol', values=my_genes_list, mart=ensembl)
得到基因及其对应GO ID后，便可以借助如`org.Hs.eg.db`等Annotation package将这些原始ID映射为更具有生物学含义的功能描述。
接下来的关键步骤就是执行GO功能富集分析。这一步骤旨在揭示哪些GO类别或路径显著地比预期更多或者更少地出现在我们的实验组里，从而推测出可能存在的关键调控机制或是异常信号途径。` clusterProfiler ` 包提供了一整套完整的解决方案来实现这个目标，包括但不限于Hypergeometric test (hyperGTest)、Fisher's exact Test以及其他多种测试方法来进行差异表达基因的GO enrichment analysis:
library(clusterProfiler)
geneList <- my_DEGs # 差异表达基因列表
ego <- enrichGO(gene=geneList,
universe=allGenes,
OrgDB="Org.Sc.sgd.go",
keyType="SYMBOL",
ont="BP", # 生物进程(Biological Process)
pvalueCutoff=0.05,
qvalueCutoff=0.2)
# 输出结果摘要报告
summary(ego)
此外，为了更好地解读复杂的富集结果显示，《clusterProfiler》还提供了直观且高度定制化的图表绘制函数，比如dotplot() 和 barplot() 可以清晰展示各个GO项的重要性排序以及其p值或q值大小关系。
总的来说，基于R语言平台上的各类工具箱能有效地支持科研人员对大规模遗传数据分析项目的全周期管理，涵盖从初始阶段的GO功能注解到深入理解潜在分子机理的核心环节——GO功能富集分析。这种便捷高效的工作流程无疑大大推进了现代生命科学研究的步伐与深度。
首先，我们从获取及处理GO注释开始探讨这一过程。通过使用诸如`biomaRt`, ` AnnotationDbi `, 或者 `clusterProfiler` 等R包可以直接检索Ensembl、NCBI或其他数据库中的物种特定基因与其对应的GO术语关联信息，并将其整理成便于进一步分析的数据格式。例如：
r
library(biomart)
ensembl <- useMart("ENSEMBL_MART_ENSEMBL", dataset = "hsapiens_gene_ensembl")
go_data <- getBM(attributes=c('hgnc_symbol', 'go_id'), filters='hgnc_symbol', values=my_genes_list, mart=ensembl)
得到基因及其对应GO ID后，便可以借助如`org.Hs.eg.db`等Annotation package将这些原始ID映射为更具有生物学含义的功能描述。
接下来的关键步骤就是执行GO功能富集分析。这一步骤旨在揭示哪些GO类别或路径显著地比预期更多或者更少地出现在我们的实验组里，从而推测出可能存在的关键调控机制或是异常信号途径。` clusterProfiler ` 包提供了一整套完整的解决方案来实现这个目标，包括但不限于Hypergeometric test (hyperGTest)、Fisher's exact Test以及其他多种测试方法来进行差异表达基因的GO enrichment analysis:
r
library(clusterProfiler)
geneList <- my_DEGs # 差异表达基因列表
ego <- enrichGO(gene=geneList,
universe=allGenes,
OrgDB="Org.Sc.sgd.go",
keyType="SYMBOL",
ont="BP", # 生物进程(Biological Process)
pvalueCutoff=0.05,
qvalueCutoff=0.2)
# 输出结果摘要报告
summary(ego)
此外，为了更好地解读复杂的富集结果显示，《clusterProfiler》还提供了直观且高度定制化的图表绘制函数，比如dotplot() 和 barplot() 可以清晰展示各个GO项的重要性排序以及其p值或q值大小关系。
总的来说，基于R语言平台上的各类工具箱能有效地支持科研人员对大规模遗传数据分析项目的全周期管理，涵盖从初始阶段的GO功能注解到深入理解潜在分子机理的核心环节——GO功能富集分析。这种便捷高效的工作流程无疑大大推进了现代生命科学研究的步伐与深度。
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