基因的富集分析

通过RNA_seq差异表达分析等获得一组基因,想要进一步了解这些基因可能参与哪些生物学过程,具有哪些功能,一般就会用到基因的富集分析了。现在小麦基因注释信息已经可以获得,目前来看包括两套。一个是TGACv1,另一个就是IWGSC1.0。需要用到一个叫“clusterProfiler”的R包。下面用到的数据集来自TGACv1。

1、安装

source("https://bioconductor.org/biocLite.R") biocLite("clusterProfiler") biocLite("topGO") install.packages("DOSE")

需要的文件有3个,格式见下图。

library("clusterProfiler")
library(ggplot2)
library(stringr)
setwd("/Users/mashengwei/Desktop/TGACv1/WGCNA/")
####cellular_component#####
gene <- read.csv(gene_list.txt",header=FALSE,sep="\t") gene <- as.factor(gene$V1) term2gene <- read.csv("cellular_component_Go_term_gene.txt",header=TRUE,sep="\t") term2name <- read.csv("GO_name.txt",header=TRUE,sep="\t") x <- enricher(gene,TERM2GENE=term2gene,TERM2NAME=term2name) out_file <- paste("TSG_nearest_CG_cellular_component_enricher.out.txt",sep ="\t") write.csv(x,out_file) dotplot(x) ggsave(filename="dotplot_cellular_component.png",dpi=600) dev.off() ####molecular_function##### gene <- read.csv("gene_list2.txt",header=FALSE,sep="\t") gene <- as.factor(gene$V1) term2gene <- read.csv("molecular_function_Go_term_gene.txt",header=TRUE,sep="\t") term2name <- read.csv("GO_name.txt",header=TRUE,sep="\t") x <- enricher(gene,TERM2GENE=term2gene,TERM2NAME=term2name) out_file <- paste("molecular_function_enricher.out.txt",sep ="\t") write.csv(x,out_file) dotplot(x) ggsave(filename="dotplot_molecular_function.png",dpi=600) dev.off() ####biological_process##### gene <- read.csv("gene_list3.txt",header=FALSE,sep="\t") gene <- as.factor(gene$V1) term2gene <- read.csv("biological_process_Go_term_gene.txt",header=TRUE,sep="\t") term2name <- read.csv("GO_name.txt",header=TRUE,sep="\t") x <- enricher(gene,TERM2GENE=term2gene,TERM2NAME=term2name) out_file <- paste("process_enricher.out.txt",sep ="\t") write.csv(x,out_file) dotplot(x) + scale_y_discrete(labels=function(y) str_wrap(y, width=10)) ggsave(filename="dotplot_biological_process.png",dpi=600) dev.off()

《基因的富集分析》

将GO信息换成KEGG pathway信息即可进行KEGG pathway分析。

    原文作者:msw521sg
    原文地址: https://blog.csdn.net/msw521sg/article/details/76167457
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
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