GO和KEGG富集分析
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1. 将差异表达结果的基因名称转化为id
因为GO和KEGG分析需要用到id，所以这一步需要将基因名字转换为id。具体步骤如下：
- 新建空白文件夹，将差异分析得到的diff.xls复制粘贴到文件夹中
- 因为在这里只需要diff.xls中的基因名称和logFC两列，所以只复制这两列粘贴到新建的文本文件symbol.txt，如下图所示：
- 新建R语言脚本文件symbol2id.R，代码如下：
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("org.Hs.eg.db")
setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\cptac\\4_name2id") #设置工作目录
library("org.Hs.eg.db") #引用包
rt=read.table("symbol.txt",sep="\t",check.names=F,header=T) #读取文件
genes=as.vector(rt[,1])
entrezIDs
- 设置好工作目录之后，打开R软件，运行上述代码即可。运行结束在文件夹中会有id.txt，打开后如下图所示：
2. GO富集分析
GO(gene ontology)是基因本体联合会(Gene Onotology Consortium)所建立的数据库，旨在建立一个适用于各种物种的、对基因和蛋白质功能进行限定和描述的、并能随着研究不断深入而更新的语言词汇标准。GO是多种生物本体语言中的一种，提供了三层结构的系统定义方式，用于描述基因产物的功能。在转录组项目中，GO功能分析一方面给出差异表达转录本的GO功能分类注释；另一方面给出差异表达转录本的GO功能显著性富集分析。
下面介绍GO分析的步骤：
- 将含有基因id的文本文件id.txt复制粘贴到新的文件夹中
- 新建R语言脚本，命名为GO.R，其代码如下：
install.packages("colorspace")
install.packages("stringi")
install.packages("ggplot2")
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("DOSE")
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("clusterProfiler")
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("enrichplot")
library("clusterProfiler")
library("org.Hs.eg.db")
library("enrichplot")
library("ggplot2")
setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\cptac\\5_GO分析") #设置工作目录
rt=read.table("id.txt",sep="\t",header=T,check.names=F) #读取id.txt文件
rt=rt[is.na(rt[,"entrezID"])==F,] #去除基因id为NA的基因
gene=rt$entrezID
#GO富集分析
kk
这里GO分析用到的包为”clusterProfiler”，画图用到的包为”enrichplot”。 在代码中会设置p值和q值，设置的都是0.05，如果该条件下分析得到的可用基因较少，可将q设置为0，只看p值，但这样准确性也会降低一些。
3. 打开R软件，运行上述代码，最终得到的结果如下图所示，下图按顺序分别是柱状图、气泡图以及GO分析结果。
4. 讲一下GO分析得到的文本文件，也就是上面三幅图中的最后一幅图，第一列是GO分析的分类，分别是BP，CC，MF；第二列是GO的id；第三列为对应的描述；第四列为基因背景的比例；第五列为p值，表示富集的显著性；第六列为p值得校正值；第七列为q值；第八列为基因id，也就是基因名称；最后一列就是富集在每个GO上的数目。 对于柱状图和气泡图，会分为BP，CC，MF，每个类别颜色越红表示富集程度越高。
3. GO圈图绘制
话不多说，直接上步骤。
- 新建R语言脚本文件GOplot.R，脚本文件和GO分析得到的结果放在同一目录下，其代码如下：
install.packages("digest")
install.packages("GOplot")
library(GOplot)
setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\cptac\\6_GO圈图绘制") #设置工作目录
ego=read.table("GO.txt", header = T,sep="\t",check.names=F) #读取kegg富集结果文件
go=data.frame(Category = "All",ID = ego$ID,Term = ego$Description, Genes = gsub("/", ", ", ego$geneID), adj_pval = ego$p.adjust)
#读取基因的logFC文件
id.fc
- 打开R软件运行上述代码即可。最终即可得到两个圈图，如下图所示：
4. KEGG富集分析
- 将差异分析得到的含有id的id.txt文件作为输入文件，新建文件夹，将id.txt拷贝到此文件夹下
- 新建R语言脚本文件，更改脚本文件的环境目录，代码如下：
install.packages("colorspace")
install.packages("stringi")
install.packages("ggplot2")
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("DOSE")
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("clusterProfiler")
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("enrichplot")
library("clusterProfiler")
library("org.Hs.eg.db")
library("enrichplot")
library("ggplot2")
setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\cptac\\7_KEGG分析") #设置工作目录
rt=read.table("id.txt",sep="\t",header=T,check.names=F) #读取id.txt文件
rt=rt[is.na(rt[,"entrezID"])==F,] #去除基因id为NA的基因
gene=rt$entrezID
#kegg富集分析
kk
- 打开R软件运行上述代码，即可得到结果。
- 运行完之后还会得到KEGGId.txt，里面的需要将里面的id转化为基因名字。因此新建perl脚本文件，代码太长，这里就不展示了。在该文件夹目录下打开powershell窗口，输入命令perl id2symbol.pl，运行完毕之后文件夹目录下就会产生新的含有基因名字的kegg文件，文件名为kegg.txt
- 至此，KEGG分析完毕
5. KEGG圈图绘制
这里的圈图绘制和上面的GO圈图绘制步骤一样的。话不多说，直接上代码：
install.packages("digest")
install.packages("GOplot")
library(GOplot)
setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\cptac\\8_KEGG圈图绘制") #设置工作目录
ego=read.table("kegg.txt", header = T,sep="\t",check.names=F) #读取kegg富集结果文件
go=data.frame(Category = "All",ID = ego$ID,Term = ego$Description, Genes = gsub("/", ", ", ego$geneID), adj_pval = ego$p.adjust)
#读取基因的logFC文件
id.fc
这里将代码的工作环境更改一下，然后将kegg分析所得到的kegg.txt和之前的id.txt复制到同一目录下，然后打开R软件运行代码即可。得到的圈图如下：
至此，KEGG圈图绘制结束。
Original: https://blog.csdn.net/tqptr_opqww/article/details/124881210
Author: 涂apple
Title: GO和KEGG富集分析详细步骤
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