基因功能注释包下载、制作与富集分析
关于基因功能富集分析的教程之前其实介绍过很多，比较简单的方法是直接使用在线工具（如OmicShare tools）去完成币安钱包下载。如果是使用R语言，我觉得对初学者来说比较“凌乱”的是相关注释包的下载安装。
闲言少叙，下面就以具体的例子看下，如何安装基因功能富集分析相关的R包并完成简单的GO、KEGG富集分析币安钱包下载。本文的主要内容是clusterProfiler相关R包的安装、GO、KEGG富集分析、尝试自己创建目标物种的kegg注释包等。
1. 安装所需的R包
#选择Bioconductor的国内镜像；
chooseBioCmirror
#5: China (Peking)
#6: China (Nanjing)
#安装"BiocManager"包；
install.packages( "BiocManager")
library(BiocManager)
#安装富集分析所需的注释包（这里仅是人的）；
install( "GO.db")
install( "org.Hs.eg.db")
#安装clusterProfiler包；
install( "clusterProfiler")
#安装作图包；
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install( "enrichplot")
#载入所需的R包；
library(GO.db)
library(org.Hs.eg.db)
library(clusterProfiler)
library(enrichplot)
library(ggplot2)
2. 载入范例数据
#设置工作目录；
setwd( "C:/Users/币安钱包下载你自己的文件位置/范例数据")
#读入目的gene数据；
df<-read.table( "ensembl.txt",sep = "\t",header= T)
#准备目的gene列表；
genelist<-unique(as.vector(df[,1]))
genelist[1:12]
#GO富集分析；
#sub ontology这里选"MF“,也可以分别选"BP","CC"或"ALL"；
#这里的geneid类型选"ENSEMBL"；
go<- enrichGO(genelist, OrgDb = org.Hs.eg.db,
ont='MF',
pAdjustMethod= 'BH',
pvalueCutoff= 0.05,
qvalueCutoff= 0.2,
keyType= 'ENSEMBL')
#查看GO富集结果；
go_result<-go@result
head(go_result[c(-2,-8)])
#绘制条形图；
#label_format表示文字标签的换行字符数；
#showCategory展示分类标签的数量；
p1<-barplot(go, font.size = 10,
title= "GO Bar plot",
label_format= 50,
showCategory=20)
p1
#绘制气泡图；
p2<-dotplot(go, font.size = 10,
title= "GO Dot plot",
label_format= 50,
showCategory=20)
p2
#使用ggplot2包做个性化调整；
#设置x轴范围币安钱包下载，避免点的溢出绘图区；
p3<-p2+scale_x_continuous(limits = c(0.025, 0.1),
breaks= c(0.025,0.05,0.075, 0.10),
label= c( "0.025", "0.05", "0.075", "0.10"))
p3
#geneid转换：
#将"ENSEMBL ID"转换成"ENTREZ ID";
trid<- bitr(genelist, fromType= "ENSEMBL",
toType=c( "ENTREZID"),
OrgDb= "org.Hs.eg.db")
head(trid,10)
#提取转换成gene id;
genelist2<-as.vector(trid$ENTREZID)
#线上下载方法设置；
install.packages( "R.utils")
R.utils::setOption( "clusterProfiler.download.method",'auto')
#KEGG富集分析；
#使用online KEGG 注释信息进行富集分析（需要一点点时间）；
kegg<- enrichKEGG(genelist2, organism = 'hsa',
keyType= 'kegg',
pvalueCutoff= 0.05,
pAdjustMethod= 'BH',
qvalueCutoff= 0.2,
use_internal_data= F)
#查看kegg富集结果;
kegg_result<-kegg@result
head(kegg_result[c(-2,-8)])
#绘制KEGG气泡图；
p4<-dotplot(kegg,font.size = 10,
title= "KEGG Dot plot",
label_format= 50,
showCategory=20)
p4
#设置x轴范围币安钱包下载，避免点的溢出绘图区；
p5<-p4+scale_x_continuous(limits = c(0.05, 0.2),
breaks= c(0.05,0.10,0.15, 0.20),
label= c( "0.05", "0.10", "0.15", "0.20"))
p5
#自定义渐变颜色；
p6<-p5+scale_colour_gradient(low= "red",high= "yellow")
p6
3. 自己创建kegg注释包
#安装createKEGGdb包；
install.packages( "remotes")
remotes::install_github( "YuLab-SMU/createKEGGdb")
#创建感兴趣物种的本地kegg.db包；
library(createKEGGdb)
指定需要下载的物种，比如，玉米（"zma",Zea mays）、拟南芥（"ath",Arabidopsis thaliana）、酵母（"sce",Saccharomyces cerevisiae）、人（"hsa",Homo sapiens）、小鼠（"mmu",Mus musculus）、斑马鱼（"dre", Danio rerio）等；更多的物种对应关系可以到查看币安钱包下载。
#币安钱包下载我这里选择创建几个常见物种的kegg注释包；
species<-c( "hsa", "mmu", "ath", "zma", "sce", "dre")
create_kegg_db(species)
#当前工作目录中会自动创建名称为KEGG.db_1.0.tar.gz的源码包；
#当然也可仅创建自己关注物种的注释包；
#create_kegg_db('zma')
#或者创建KEGG上所有物种的注释包；
#create_kegg_db("all")
#安装自己创建的源码R包；
#repos=NULL表示本地安装；
install.packages( "~/KEGG.db_1.0.tar.gz",
repos=NULL,type= "source")
#载入自己创建的KEGG.db包；
library(KEGG.db)
#使用本地数据（KEGG.db）进行富集分析；
res_hsa<- enrichKEGG(gene = genelist2,
organism= 'hsa',
pvalueCutoff= 0.05,
qvalueCutoff= 0.05,
use_internal_data= T)
#预览富集分析结果；
head(res_hsa)
#浏览感兴趣的通路图；
browseKEGG(res_hsa, 'hsa04110')
好啦币安钱包下载，本次的分享就到这里啦！
参考资料
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