clusterProfiler非模式物种 KEGG与GO富集分析

非模式物种 KEGG与GO富集分析

1.问题

做基因的GO或者kegg富集分析,需要基因组当中所有基因的GO与KEGG数据库的注释信息,对于做模式物种的人来说很简单,有现成的注释结果,直接使用就可以,比如人里面可以直接用clusterProfiler进行基因集的富集分析;但是,对于非模式动物与植物的研究对象往往没有现成的注释结果,就没法直接进行富集分析;

因此学会基因功能批量注释非常重要;这里介绍一种方法可以针对所有的非模式物种进行GO和KEGG富集分析;

2.基因批量注释


使用eggNOG对基因组进行注释,要想进行富集分析,首先要有背景数据集的GO注释和KEGG注释,这里选用eggNOG进行注释。

是在线服务器,点点鼠标上传就能注释,无需复杂配置。eggNOG虽然是web server,但一次最多可以注释10万条序列,应该是完全可以满足需求的。

网站:http://eggnog-mapper.embl.de/


将自己的基因对应的cds序列或者蛋白序列提交到该网站即可注释:

attachments-2021-07-ATwKTUHE60de85140c571.png


有时候在线注释排队等候时间太久:

可以参考这里本地计算机批量注释:https://www.omicsclass.com/article/1515 




3.GO富集分析需要准备的文件:

研究物种基因组中所有基因对应的GO文件:

go2gene.tsv  :  通过eggNOG注释结果文件整理得到

GO GENE
CLASS
GO:0000165 Pg_S3686.2
biological_process
GO:0003674 Pg_S3686.2 
molecular_function
... ... ...


go2name.tsv:GO term对应的功能描述文件

首先需要去GO下载GO的obo文件,这里我使用go-basic.obo然后我写了个脚本可以把obo文件解析为如下格式:

http://purl.obolibrary.org/obo/go/go-basic.obo



GO DESC CLASS
GO:0000001 mitochondrion inheritance biological_process
GO:0000007 low-affinity zinc ion transmembrane transporter activity molecular_function


4. KEGG富集分析需要的文件


ko2gene.tsv : 通过eggNOG注释结果文件整理得到

KO GENE
ko00920 Pg_S3686.2
ko01100 Pg_S33386.2

ko2name.tsv   ko通路对应的名称: https://www.genome.jp/kegg/pathway.html

KO DESC 
ko00440 Phosphonate and phosphinate metabolism
ko00450 Selenocompound metabolism
ko00460 Cyanoamino acid metabolism
ko00471 D-Glutamine and D-glutamate metabolism
ko00472 D-Arginine and D-ornithine metabolism
ko00473 D-Alanine metabolism
ko00480 Glutathione metabolism
ko00510 N-Glycan biosynthesis
ko00513 Various types of N-glycan biosynthesis
ko00512 Mucin type O-glycan biosynthesis


5.富集分析

利用clusterProfiler中的enricher这个通用函数进行富集分析:

library(clusterProfiler)
ko2name <- read.delim('ko2name.tsv', stringsAsFactors=FALSE)
ko2gene <- read.delim('ko2gene.tsv', stringsAsFactors=FALSE)
go2name <- read.delim('gog2name.tsv', stringsAsFactors=FALSE)
go2gene <-read.delim('go2gene.tsv', stringsAsFactors=FALSE)
# 前面获取gene list的过程略
gene_list<- read.delim('gene.tsv', stringsAsFactors=FALSE)
# GO富集
## 拆分成BP,MF,CC三个数据框
go2gene = split(go2gene , with(go2gene , CLASS))
## 以MF为例
enricher(gene_list,TERM2GENE=go2gene [['molecular_function']][c(1,2)],TERM2NAME=go2name )
# KEGG富集
enricher(gene_list,TERM2GENE=ko2name ,TERM2NAME=ko2gene )


具体代码与操作见视频课程:https://study.163.com/course/introduction/1005267042.htm?share=2&shareId=1030291076




  • 发表于 2021-06-30 15:21
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