R 下載和整理KEGG ORTHOLOGY文件

登錄KO (KEGG ORTHOLOGY) Database予借,進入下圖頁面:

image.png

點擊進入KEGG Orthology (KO)哗蜈,進入下圖界面:
image.png

右鍵復制鏈接,讀入R來解析json文件苛预。

library(rjson)
library(jsonlite)
library(tidyverse)
KO <- fromJSON("https://www.kegg.jp/kegg-bin/download_htext?htext=ko00001&format=json&filedir=")#下載并解析JSON文件
KO$name <- NULL
KO <- as.data.frame(KO) %>% 
  unnest(cols = c("children.name","children.children"),names_repair = tidyr_legacy) %>%#重要函數(shù)
  unnest(cols = c("children.name","name","children"),names_repair = tidyr_legacy) %>%
  unnest(cols = c("children.name","name","name1","children"),names_repair = tidyr_legacy)
colnames(KO) <- c("L1","L2","L3","KO") 
KO %<>% #整理KEGG ORTHOLOGY
  select(last_col(),everything()) %>%
  separate(col = "KO",sep = "  ",into = c("KO","Description")) %>%
  separate(col = "L1",sep = " ",into = c("L1_ID","L1"),extra = "merge") %>%
  filter(!L1_ID %in% c("09180","09190")) %>% #去除BRITE hierarchies和Not Included in Pathway or Brite兩大類
  separate(col = "L2",sep = " ",into = c("L2_ID","L2"),extra = "merge") %>%
  separate(col = "L3",sep = " ",into = c("L3_ID","L3"),extra = "merge") %>%
  separate(col = "L3",sep = " \\[PATH:",into = c("L3","PathwayID")) %>%
  mutate(PathwayID=str_remove(PathwayID,pattern = "\\]")) %>%
  drop_na()#KEGG ORTHOLOGY等級有缺失的刪掉
head(KO)
# A tibble: 6 x 9
# KO     Description                                                L1_ID L1         L2_ID L2                      L3_ID L3                     PathwayID
# <chr>  <chr>                                                      <chr> <chr>      <chr> <chr>                   <chr> <chr>                  <chr>    
# 1 K00844 HK; hexokinase [EC:2.7.1.1]                                09100 Metabolism 09101 Carbohydrate metabolism 00010 Glycolysis / Gluconeo~ ko00010  
# 2 K12407 GCK; glucokinase [EC:2.7.1.2]                              09100 Metabolism 09101 Carbohydrate metabolism 00010 Glycolysis / Gluconeo~ ko00010  
# 3 K00845 glk; glucokinase [EC:2.7.1.2]                              09100 Metabolism 09101 Carbohydrate metabolism 00010 Glycolysis / Gluconeo~ ko00010  
# 4 K25026 glk; glucokinase [EC:2.7.1.2]                              09100 Metabolism 09101 Carbohydrate metabolism 00010 Glycolysis / Gluconeo~ ko00010  
# 5 K01810 GPI, pgi; glucose-6-phosphate isomerase [EC:5.3.1.9]       09100 Metabolism 09101 Carbohydrate metabolism 00010 Glycolysis / Gluconeo~ ko00010  
# 6 K06859 pgi1; glucose-6-phosphate isomerase, archaeal [EC:5.3.1.9] 09100 Metabolism 09101 Carbohydrate metabolism 00010 Glycolysis / Gluconeo~ ko00010  
最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末枕磁,一起剝皮案震驚了整個濱河市造挽,隨后出現(xiàn)的幾起案子篡腌,更是在濱河造成了極大的恐慌褐荷,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 206,013評論 6 481
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件嘹悼,死亡現(xiàn)場離奇詭異叛甫,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機绘迁,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 88,205評論 2 382
  • 文/潘曉璐 我一進店門,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來卒密,“玉大人缀台,你說我怎么就攤上這事∠妫” “怎么了膛腐?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 152,370評論 0 342
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵,是天一觀的道長鼎俘。 經(jīng)常有香客問我哲身,道長,這世上最難降的妖魔是什么贸伐? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 55,168評論 1 278
  • 正文 為了忘掉前任勘天,我火速辦了婚禮,結(jié)果婚禮上捉邢,老公的妹妹穿的比我還像新娘脯丝。我一直安慰自己,他們只是感情好伏伐,可當我...
    茶點故事閱讀 64,153評論 5 371
  • 文/花漫 我一把揭開白布宠进。 她就那樣靜靜地躺著,像睡著了一般藐翎。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪材蹬。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上实幕,一...
    開封第一講書人閱讀 48,954評論 1 283
  • 那天,我揣著相機與錄音堤器,去河邊找鬼昆庇。 笑死,一個胖子當著我的面吹牛吼旧,可吹牛的內(nèi)容都是我干的凰锡。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 38,271評論 3 399
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼圈暗,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼掂为!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側(cè)響起员串,我...
    開封第一講書人閱讀 36,916評論 0 259
  • 序言:老撾萬榮一對情侶失蹤勇哗,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個月后寸齐,有當?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體欲诺,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 43,382評論 1 300
  • 正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 35,877評論 2 323
  • 正文 我和宋清朗相戀三年渺鹦,在試婚紗的時候發(fā)現(xiàn)自己被綠了扰法。 大學時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點故事閱讀 37,989評論 1 333
  • 序言:一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡毅厚,死狀恐怖塞颁,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情吸耿,我是刑警寧澤祠锣,帶...
    沈念sama閱讀 33,624評論 4 322
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站咽安,受9級特大地震影響伴网,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜妆棒,卻給世界環(huán)境...
    茶點故事閱讀 39,209評論 3 307
  • 文/蒙蒙 一澡腾、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧糕珊,春花似錦蛋铆、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 30,199評論 0 19
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至纠脾,卻和暖如春玛瘸,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間蜕青,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 31,418評論 1 260
  • 我被黑心中介騙來泰國打工糊渊, 沒想到剛下飛機就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留右核,地道東北人。 一個月前我還...
    沈念sama閱讀 45,401評論 2 352
  • 正文 我出身青樓渺绒,卻偏偏與公主長得像贺喝,于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子宗兼,可洞房花燭夜當晚...
    茶點故事閱讀 42,700評論 2 345

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容