功能注释后如何做富集分析

简介: 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。

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。

img_e90468fd93ab5d570cc60f6a3b514d04.png
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

目录
相关文章
|
搜索推荐
过滤概念(可行性分析)
过滤概念(可行性分析)
|
Cloud Native 前端开发 程序员
面试前的自我评估:识别自己的强项与待提升之处
面试前的自我评估:识别自己的强项与待提升之处
142 0
如何让ChatGPT学习销售过往文字稿,并自动分析话术的优缺点,然后修改?
产品特点、服务优势、目标客户需求和痛点、行业与市场的趋势变化、竞争对手的优劣势、销售场景的特点和要求、销售环境、销售氛围、时间、地点、客户情感需求、心理转态、个性特点、解决方案
333 0
如何让ChatGPT学习销售过往文字稿,并自动分析话术的优缺点,然后修改?
|
7月前
|
人工智能 算法 测试技术
【简历优化平台-03】轻字段信息的合理性及单独算法
【简历优化平台-03】轻字段信息的合理性及单独算法
|
7月前
|
自然语言处理 数据挖掘 Java
20源代码模型的数据增强方法:克隆检测、缺陷检测和修复、代码摘要、代码搜索、代码补全、代码翻译、代码问答、问题分类、方法名称预测和类型预测对论文进行分组【网安AIGC专题11.15】
20源代码模型的数据增强方法:克隆检测、缺陷检测和修复、代码摘要、代码搜索、代码补全、代码翻译、代码问答、问题分类、方法名称预测和类型预测对论文进行分组【网安AIGC专题11.15】
302 0
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
【网安AIGC专题11.8】论文15 ChatGPT在软件工程中的全面作用:程序语法(AST生成、表达式匹配) 静态行为、动态分析(数据依赖和污点分析、指针分析) 提示设计(角色提示、指令提示)
【网安AIGC专题11.8】论文15 ChatGPT在软件工程中的全面作用:程序语法(AST生成、表达式匹配) 静态行为、动态分析(数据依赖和污点分析、指针分析) 提示设计(角色提示、指令提示)
123 0
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 安全
【网安AIGC专题10.11】论文1:生成式模型GPT\CodeX填充式模型CodeT5\INCODER+大模型自动程序修复(生成整个修复函数、修复代码填充、单行代码生产、生成的修复代码排序和过滤)
【网安AIGC专题10.11】论文1:生成式模型GPT\CodeX填充式模型CodeT5\INCODER+大模型自动程序修复(生成整个修复函数、修复代码填充、单行代码生产、生成的修复代码排序和过滤)
195 0
|
机器学习/深度学习 算法 测试技术
【网安专题10.25】10 TitanFuzz完全自动化执行基于变异的模糊测试:生成式(如Codex)生成种子程序,逐步提示工程+第一个应用LLM填充模型(如InCoder)+差分测试
【网安专题10.25】10 TitanFuzz完全自动化执行基于变异的模糊测试:生成式(如Codex)生成种子程序,逐步提示工程+第一个应用LLM填充模型(如InCoder)+差分测试
235 0
|
文字识别 算法 计算机视觉
【数图大作业】基于模板匹配的文字识别(一)(思路+实现要点+预处理分析)
【数图大作业】基于模板匹配的文字识别(一)(思路+实现要点+预处理分析)
|
算法
使用贝叶斯统计来进行更好更直观的A/B测试
使用贝叶斯统计来进行更好更直观的A/B测试
241 0
使用贝叶斯统计来进行更好更直观的A/B测试