如何利用clusterProfiler獲取最新的KEGG和基因?qū)?yīng)關(guān)系

Y叔的clusterProfiler的一大優(yōu)點(diǎn)就是能夠利用最新的KEGG數(shù)據(jù)庫(kù)怔檩,而不是停留在最后一個(gè)公開版的KEGG數(shù)據(jù)庫(kù)(2011-5-15).

大部分情況下磷瘤,大家都是直接用enrichKEGG()或者gseKEGG()完成富集分析,但是我最近想到,我其實(shí)可以利用這個(gè)功能反向建立一個(gè)注釋用的數(shù)據(jù)庫(kù),只需要兩步

第一步: 獲取KEGG編號(hào)對(duì)應(yīng)的基因編號(hào)
第二步: 根據(jù)基因編號(hào)獲取序列信息

這里只講第一步认烁,如何用Y數(shù)clusterProfiler獲取最新的KEGG和基因的對(duì)應(yīng)關(guān)系, 我們以人類為例介汹。

先用download_KEGG下載給定物種的KEGG數(shù)據(jù)庫(kù)

hsa_kegg <- clusterProfiler::download_KEGG("hsa")

這一步得到的是一個(gè)列表却嗡,這個(gè)列表有兩個(gè)成員,

names(hsa_kegg)
[1] "KEGGPATHID2EXTID" "KEGGPATHID2NAME" 

一個(gè)是KEGG的通路編號(hào)和基因編號(hào)的關(guān)系嘹承,另一個(gè)是KEGG通路編號(hào)和名字的關(guān)系

我們可以將其進(jìn)行合并

PATH2ID <- hsa_kegg$KEGGPATHID2EXTID
PATH2NAME <- hsa_kegg$KEGGPATHID2NAME
PATH_ID_NAME <- merge(PATH2ID, PATH2NAME, by="from")
colnames(PATH_ID_NAME) <- c("KEGGID", "ENTREZID", "DESCRPTION")

最后的PATH_ID_NAME的表格信息如下

KEGG關(guān)系表

保存到本地

write.table(PATH_ID_NAME, "HSA_KEGG.txt", sep="\t")

拓展:如何在此基礎(chǔ)上增加ENSEMBL的編號(hào)窗价?這可以使用biomaRt進(jìn)行ID轉(zhuǎn)換

library(biomaRt)

mart <- useDataset("hsapiens_gene_ensembl", useMart("ensembl"))
entrezgene <- PATH_ID_NAME$ENTREZID
# This step need some time
ensembl_gene_id<- getBM(attributes=c("ensembl_gene_id", "entrezgene"),
                  filters = "entrezgene",
                       values=entrezgene , mart= mart)

于是我們得到了ENSEMBL的基因編號(hào),通過merge就可以將其添加到之前的數(shù)據(jù)框中

PATH_ID_NAME <- merge(PATH_ID_NAME, ensembl_gene_id, by.x= "ENTREZID",by.y= "entrezgene")

本文還可在http://xuzhougeng.top/閱讀

版權(quán)聲明:本博客所有文章除特別聲明外叹卷,均采用 知識(shí)共享署名-非商業(yè)性使用-禁止演繹 4.0 國(guó)際許可協(xié)議 (CC BY-NC-ND 4.0) 進(jìn)行許可撼港。

掃碼即刻交流
最后編輯于
?著作權(quán)歸作者所有,轉(zhuǎn)載或內(nèi)容合作請(qǐng)聯(lián)系作者
  • 序言:七十年代末,一起剝皮案震驚了整個(gè)濱河市骤竹,隨后出現(xiàn)的幾起案子帝牡,更是在濱河造成了極大的恐慌,老刑警劉巖瘤载,帶你破解...
    沈念sama閱讀 206,839評(píng)論 6 482
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件否灾,死亡現(xiàn)場(chǎng)離奇詭異卖擅,居然都是意外死亡鸣奔,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī),發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 88,543評(píng)論 2 382
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門惩阶,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來挎狸,“玉大人,你說我怎么就攤上這事断楷∠谴遥” “怎么了?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 153,116評(píng)論 0 344
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵冬筒,是天一觀的道長(zhǎng)恐锣。 經(jīng)常有香客問我,道長(zhǎng)舞痰,這世上最難降的妖魔是什么土榴? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 55,371評(píng)論 1 279
  • 正文 為了忘掉前任,我火速辦了婚禮响牛,結(jié)果婚禮上搔谴,老公的妹妹穿的比我還像新娘。我一直安慰自己武学,他們只是感情好榛斯,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 64,384評(píng)論 5 374
  • 文/花漫 我一把揭開白布。 她就那樣靜靜地躺著畸裳,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上给涕,一...
    開封第一講書人閱讀 49,111評(píng)論 1 285
  • 那天,我揣著相機(jī)與錄音额获,去河邊找鬼稠炬。 笑死,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛咪啡,可吹牛的內(nèi)容都是我干的首启。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 38,416評(píng)論 3 400
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼撤摸,長(zhǎng)吁一口氣:“原來是場(chǎng)噩夢(mèng)啊……” “哼毅桃!你這毒婦竟也來了?” 一聲冷哼從身側(cè)響起准夷,我...
    開封第一講書人閱讀 37,053評(píng)論 0 259
  • 序言:老撾萬榮一對(duì)情侶失蹤钥飞,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個(gè)月后衫嵌,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體读宙,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 43,558評(píng)論 1 300
  • 正文 獨(dú)居荒郊野嶺守林人離奇死亡,尸身上長(zhǎng)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(diǎn)故事閱讀 36,007評(píng)論 2 325
  • 正文 我和宋清朗相戀三年楔绞,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了结闸。 大學(xué)時(shí)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(diǎn)故事閱讀 38,117評(píng)論 1 334
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡酒朵,死狀恐怖桦锄,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情蔫耽,我是刑警寧澤结耀,帶...
    沈念sama閱讀 33,756評(píng)論 4 324
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站匙铡,受9級(jí)特大地震影響图甜,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜鳖眼,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 39,324評(píng)論 3 307
  • 文/蒙蒙 一黑毅、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧具帮,春花似錦博肋、人聲如沸低斋。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 30,315評(píng)論 0 19
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽(yáng)膊畴。三九已至,卻和暖如春病游,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間唇跨,已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 31,539評(píng)論 1 262
  • 我被黑心中介騙來泰國(guó)打工衬衬, 沒想到剛下飛機(jī)就差點(diǎn)兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留买猖,地道東北人。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 45,578評(píng)論 2 355
  • 正文 我出身青樓滋尉,卻偏偏與公主長(zhǎng)得像玉控,于是被迫代替她去往敵國(guó)和親。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子狮惜,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 42,877評(píng)論 2 345

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容