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KEGG 是了解高級功能和生物系統(tǒng)（如細(xì)胞、生物和生態(tài)系統(tǒng)），從分子水平信息，尤其是大型分子數(shù)據(jù)集生成的基因組測序和其他高通量實驗技術(shù)的實用程序數(shù)據(jù)庫資源，由日本京都大學(xué)生物信息學(xué)中心的Kanehisa實驗室于1995年建立。是國際最常用的生物信息數(shù)據(jù)庫之一，以“理解生物系統(tǒng)的高級功能和實用程序資源庫”著稱。
小練習(xí)：如何拿到 KEGG數(shù)據(jù)庫的 hsa04650 Natural killer cell mediated cytotoxicity（自然殺傷細(xì)胞介導(dǎo)的細(xì)胞毒性）這個通路的所有基因名字。（hsa04650：Homo sapiens智人）

兩種辦法，第一谷歌，通過網(wǎng)頁方式瀏覽得到，第二種辦法，使用R包和代碼來做。

第一種辦法：網(wǎng)頁瀏覽

1、谷歌直接搜索：hsa04650

image.png

2、點開此條網(wǎng)址（https://www.genome.jp/dbget-bin/www_bget?hsa04650）

image.png

3、直接翻到gene這個條目下即可看到答案。

image.png

第二種方法：使用R包和代碼：

思路：看一下網(wǎng)頁答案可知，我們的目標(biāo)是得到Gene條目形成的一個矩陣，并提取出第二列的基因（縮寫）

image.png

參考文章： http://www.bio-info-trainee.com/3533.html
看一下這篇文章：

library(clusterProfiler)   #加載這個包，這個包有什么用呢？
# https://www.kegg.jp/dbget-bin/www_bget?pathway+hsa05169
# library(KEGG.db) library(KEGGREST)  #這兩個包有什么用呢？
?
kg=download_KEGG('hsa')     #直接提取，并未提示用哪個命令獲得。
head(kg[[1]])
head(kg[[2]])
ps=c('hsa04660','hsa04659',
     'hsa04658','hsa04657','hsa04662',
     'hsa04650')

clusterProfiler ：This package implements methods to analyze and visualize functional profiles (GO and KEGG) of gene and gene clusters.（該軟件包是實現(xiàn)了分析和可視化基因和基因簇的功能譜（GO和KEGG）的方法。）
KEGGREST ：A package that provides a client interface to the KEGG REST server. （一個為KEGG REST服務(wù)器提供客戶端接口的包。）

確定方向，先安裝包：

老規(guī)矩三部曲（安裝bioconductor內(nèi)的包）：
1、source("http://bioconductor.org/biocLite.R")安裝BiocInstaller

2、options(BioC_mirror="http://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") 切換鏡像

3、BiocInstaller::biocLite('KEGGREST')安裝bioconductor內(nèi)的包（KEGGREST就是bioconductor的包）

> source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
Bioconductor version 3.7 (BiocInstaller 1.30.0), ?biocLite for help
A newer version of Bioconductor is available for this version of R, ?BiocUpgrade for
  help
> options(BioC_mirror="http://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/") 
> BiocInstaller::biocLite('KEGGREST')
BioC_mirror: http://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/
Using Bioconductor 3.7 (BiocInstaller 1.30.0), R 3.5.2 (2018-12-20).
Installing package(s) ‘KEGGREST’
also installing the dependency ‘png’

trying URL 'https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/3.5/png_0.1-7.zip'
Content type 'application/zip' length 292639 bytes (285 KB)
downloaded 285 KB

trying URL 'http://mirrors.ustc.edu.cn/bioc//packages/3.7/bioc/bin/windows/contrib/3.5/KEGGREST_1.20.2.zip'
Content type 'application/zip' length 124626 bytes (121 KB)
downloaded 121 KB

package ‘png’ successfully unpacked and MD5 sums checked
package ‘KEGGREST’ successfully unpacked and MD5 sums checked

The downloaded binary packages are in
    C:\Users\300S\AppData\Local\Temp\Rtmp4wKPRV\downloaded_packages
Old packages: 'gplots', 'purrr'
Update all/some/none? [a/s/n]: 
a
trying URL 'https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/3.5/gplots_3.0.1.1.zip'
Content type 'application/zip' length 657011 bytes (641 KB)
downloaded 641 KB

trying URL 'https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/3.5/purrr_0.3.0.zip'
Content type 'application/zip' length 413820 bytes (404 KB)
downloaded 404 KB

package ‘gplots’ successfully unpacked and MD5 sums checked
package ‘purrr’ successfully unpacked and MD5 sums checked

The downloaded binary packages are in
    C:\Users\300S\AppData\Local\Temp\Rtmp4wKPRV\downloaded_packages

了解包的使用：

命令：

> ?KEGGREST
No documentation for ‘KEGGREST’ in specified packages and libraries:
you could try ‘??KEGGREST’
> ??KEGGREST

image.png

點擊查看，了解基本命令：

KEGG exposes a number of databases. To get an idea of what is available, run listDatabases() 顯示KEGGREST所包含的數(shù)據(jù)內(nèi)容
You can obtain the list of organisms available in KEGG with the keggList()function 得到可用的生物列表

> gs<-keggGet('hsa04650')
> View(gs)

image.png

網(wǎng)頁部分截圖：

image.png

目錄和網(wǎng)頁一樣，但是可以明顯看出gs目前不是矩陣。把其變成矩陣再提取出來即可。

image.png

光標(biāo)放在目錄旁，發(fā)現(xiàn)一個圖標(biāo)，點擊出現(xiàn)一行代碼，enter運行，得到該目錄內(nèi)容。

image.png

與網(wǎng)頁對比正確：

image.png

strsplit(x, split, fixed = FALSE, perl= FALSE, useBytes = FALSE)

參數(shù)x是要處理的字符串，
參數(shù)split是分割點。
參數(shù)fixed為TRUE時采用精確查找；
參數(shù)perl為TRUE時采用Perl正則表達(dá)式；
參數(shù)fixed和perl都為FALSE時，使用POSIX1003.2擴展正則表達(dá)式；
參數(shù)useBytes為TRUE時，匹配過程是逐字節(jié)進行的；

lapply(X, FUN, ...)
lapply的返回值是和一個和X有相同的長度的list對象，這個list對象中的每個元素是將函數(shù)FUN應(yīng)用到X的每一個元素。其中X為List對象（該list的每個元素都是一個向量），其他類型的對象會被R通過函數(shù)as.list()自動轉(zhuǎn)換為list類型。
unlist就是把里面不同的類型的數(shù)據(jù)分解出來，在此將數(shù)字與字符分隔開。unlist(x)生成一個包含x所有元素的向量，作用是展平數(shù)據(jù)列表。

> lapply(a,function(x) strsplit(x,';'))
[[1]]
[[1]][[1]]
[1] "3105"


[[2]]
[[2]][[1]]
[1] "HLA-A"                                                    
[2] " major histocompatibility complex, class I, A [KO:K06751]"
...

> unlist(lapply(a,function(x) strsplit(x,';')[[1]][1]))
  [1] "3105"        "HLA-A"       "3106"        "HLA-B"       "3107"        "HLA-C"      
  [7] "3135"        "HLA-G"       "3133"        "HLA-E"       "3812"        "KIR3DL2"    
 [13] "3811"        "KIR3DL1"     "3803"        "KIR2DL2"     "3802"        "KIR2DL1"

> b<- unlist(lapply(a,function(x) strsplit(x,';')[[1]][1]))
> b[1:length(b)%%2 ==0]  #length(b)為基因所在位置,取出位置為偶數(shù)的字符即基因名
  [1] "HLA-A"       "HLA-B"       "HLA-C"       "HLA-G"       "HLA-E"       "KIR3DL2"    
  [7] "KIR3DL1"     "KIR2DL2"     "KIR2DL1"     "KIR2DL3"     "KIR2DL4"     "KIR2DL5A"   
 [13] "KLRC1"       "KLRC2"       "KLRC3"       "KLRD1"       "PTPN6"       "PTPN11"     
 [19] "ICAM1"       "ICAM2"       "ITGAL"       "ITGB2"       "PTK2B"       "VAV3"       
 [25] "VAV1"        "VAV2"        "RAC1"        "RAC2"        "RAC3"        "PAK1"       
 [31] "MAP2K1"      "MAP2K2"      "MAPK1"       "MAPK3"       "TNF"         "CSF2"       
 [37] "IFNG"        "KIR2DS1"     "KIR2DS3"     "KIR2DS4"     "KIR2DS5"     "KIR2DS2"    
 [43] "NCR2"        "TYROBP"      "LCK"         "IGH"         "FCGR3A"      "FCGR3B"     
 [49] "NCR1"        "NCR3"        "FCER1G"      "CD247"       "ZAP70"       "SYK"        
 [55] "LCP2"        "LAT"         "PLCG1"       "PLCG2"       "SH3BP2"      "PIK3CA"     
 [61] "PIK3CD"      "PIK3CB"      "PIK3R1"      "PIK3R2"      "PIK3R3"      "FYN"        
 [67] "SHC1"        "SHC2"        "SHC3"        "SHC4"        "GRB2"        "SOS1"       
 [73] "SOS2"        "HRAS"        "KRAS"        "NRAS"        "ARAF"        "BRAF"       
 [79] "RAF1"        "MICB"        "MICA"        "ULBP1"       "ULBP2"       "ULBP3"      
 [85] "RAET1G"      "RAET1L"      "RAET1E"      "KLRK1"       "KLRC4-KLRK1" "HCST"       
 [91] "CD48"        "CD244"       "PPP3CA"      "PPP3CB"      "PPP3CC"      "PPP3R1"     
 [97] "PPP3R2"      "NFATC1"      "NFATC2"      "PRKCA"       "PRKCB"       "PRKCG"      
[103] "SH2D1B"      "SH2D1A"      "IFNGR1"      "IFNGR2"      "IFNA1"       "IFNA2"      
[109] "IFNA4"       "IFNA5"       "IFNA6"       "IFNA7"       "IFNA8"       "IFNA10"     
[115] "IFNA13"      "IFNA14"      "IFNA16"      "IFNA17"      "IFNA21"      "IFNB1"      
[121] "IFNAR1"      "IFNAR2"      "TNFSF10"     "TNFRSF10A"   "TNFRSF10B"   "FASLG"      
[127] "FAS"         "GZMB"        "PRF1"        "CASP3"       "BID"

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