非模式生物KEGG富集分析

寫在前面

因為我研究的物種比較小眾,很多注釋不完全,R包AnnotationHub中也沒有對應信息,所以無法使用公共數據庫進行kegg富集分析。所以自己嘗試使用KAAS造一個自己的基因集,然后再進行使用Y叔的clusterProfiler進行富集分析。我覺得這樣的好處是更和自己的物種相貼切,不會有一些pathway自己物種中沒有但是公共庫中存在的情況(當然,也有可能應該是有這個pathway的,kegg沒有注釋到)。

我的大體思路

  1. 使用KEGG注釋網站KAAS將自己的序列對比到KEGG數據庫的中,得到基因與功能蛋白(K)的關系。
  2. 使用KO數據庫的mapping功能,將功能蛋白(K)與pathway(ko)對應上,并得到pathway的注釋信息。
  3. 得到gene與pathway(ko)的對應關系。
  4. 利用clusterProfiler的enricher功能分析基因富集情況。

1. KAAS自動注釋

具體使用請參考簡書這篇文章
如何使用KAAS進行KEGG注釋

KAAS

KAAS程序

i基因集選擇

當分析完成后你郵件會收到一個網址,打開網址得到類似這個網頁


結果

html里有download KO list選項,里邊就是你的基因和功能蛋白(K)的關系,沒有的可能是沒有和數據庫中的比對到。
基因和功能蛋白(K)的關系

ko_list

2. 功能蛋白K與pathway(ko)對應

將pathway(ko)提取出來,放入https://www.genome.jp/kegg/ko.html中,將K number填入,單擊map pathway。

map_pathway

點擊show matched object 可以獲得該pathway(ko)下的功能蛋白K信息。
該pathway(ko)下的功能蛋白K信息

將此信息整理成K2ko的形式,即每個功能蛋白K對應的pathway(ko)和pathway(ko)的注釋信息term2name。(Excel和R語言均可處理,我的方法比較笨,就不在這里講了)。

K2ko

term2name

3. 得到gene與pathway(ko)的對應關系

再將上一步得到的gene和K關系的結果準備好,使用R語言merge函數整理得到pathway(ko)和gene的對應信息term2gene。


K2gene
gene2ko=merge(k2gene,K2ko,by="K")
write.table(gene2ko,"gene2ko.tab",row.names = F,sep = "\t")
term2gene

4. 利用clusterProfiler的enricher功能分析基因富集情況。

之后利用clusterProfiler包進行一些常規分析。

library("clusterProfiler")
# 導入基因列表
gene <- read.csv("test_kegg_gene.txt",header = F,sep=",")
gene <- as.factor(gene$V1)
# 導入注釋文件
term2gene <- read.csv("./kegg/ko2gene.csv",header=T,sep=",")
term2name <- read.csv("term2keggName.csv",header=F,sep=",")
# 富集分析
x <- enricher(gene,TERM2GENE=term2gene,TERM2NAME=term2name,pvalueCutoff = 0.05, 
               pAdjustMethod = "BH",qvalueCutoff = 0.2) head(x)
# 繪制條形圖
barplot(x)
# 繪制氣泡圖
dotplot(x)
條形圖

氣泡圖
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