R實(shí)戰(zhàn) | 用R也可以完成的RNA-Seq分析-5

本文將介紹RNA-seq基因富集分析的實(shí)戰(zhàn)代碼瓢棒。

原文地址:https://bioinformatics-core-shared-training.github.io/RNAseq-R/rna-seq-gene-set-testing.nb.html

書接上文(用R也可以完成的RNA-Seq下游分析-4)。

在基因差異分析后陶衅,我們會(huì)得到一個(gè)包含了差異表達(dá)基因信息的表格。但有時(shí)過于冗長的基因列表或是繁雜的信息會(huì)阻礙我們從中提取有效的信息直晨。因此搀军,科學(xué)家們時(shí)常會(huì)采用基因富集分析的辦法,去掌握差異表達(dá)基因真正影響到的信號(hào)通路或是代謝途徑等抡秆。

例如奕巍,Gene Ontology(GO)或是 KEGG就是較為常用的基因富集分析,不僅可以幫助我們從冗長的數(shù)據(jù)中提取出有生物學(xué)意義的信息儒士,還能有助于我們從系統(tǒng)的水平觀察細(xì)胞/機(jī)體的變化的止。

接下來,我們就以GOseq這個(gè)包向大家展示在R中處理的GO富集分析流程着撩。當(dāng)然我們只是簡要地介紹一下诅福,如果想要深入了解的朋友,可以查看Bioconductor上的幫助文檔:GOseq

本次流程所需要的包和數(shù)據(jù)集

library(edgeR)
library(goseq)

# 此前差異分析的結(jié)果
load("DE.Rdata")

GOseq analysis pipeline

results <- as.data.frame(topTags(lrt.BvsL, n = Inf))
# 篩選顯著的差異表達(dá)基因進(jìn)行分析
genes <- results$FDR < 0.01
names(genes) <- rownames(results)

# Fit the Probability Weighting Function (PWF) 拖叙,以生成零分布
pwf <- nullp(genes, "mm10","knownGene")

# 富集分析
go.results <- goseq(pwf, "mm10","knownGene")
head(go.results,10)
        category over_represented_pvalue under_represented_pvalue numDEInCat numInCat
16121 GO:0071944            4.062458e-63                        1        933     3543
2723  GO:0005886            2.686421e-62                        1        908     3420
2540  GO:0005576            4.492776e-57                        1        469     1457
11253 GO:0044421            1.026496e-50                        1        391     1175
11283 GO:0044459            2.158946e-49                        1        563     1893
2562  GO:0005615            2.018827e-47                        1        336      975
7483  GO:0031224            2.789374e-41                        1        833     3414
7485  GO:0031226            3.115084e-40                        1        323      923
2724  GO:0005887            7.600430e-40                        1        309      867
4426  GO:0009653            1.471331e-39                        1        592     2186
                                        term ontology
16121                         cell periphery       CC
2723                         plasma membrane       CC
2540                    extracellular region       CC
11253              extracellular region part       CC
11283                   plasma membrane part       CC
2562                     extracellular space       CC
7483         intrinsic component of membrane       CC
7485  intrinsic component of plasma membrane       CC
2724   integral component of plasma membrane       CC
4426      anatomical structure morphogenesis       BP

GO的分析也就到此為止了氓润,至于后續(xù)的可視化的話就不先在此展開了。實(shí)際上還有許多R包也能在R中進(jìn)行基因富集分析薯鳍,例如Y叔的clusterProfiler咖气,fgseacamera等等挖滤。

關(guān)于RNA-seq分析流程到這就先告一段落了崩溪,文章中有任何錯(cuò)誤都請(qǐng)各位小伙伴指出,共同學(xué)習(xí)斩松!

完伶唯。

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)濱河市惧盹,隨后出現(xiàn)的幾起案子乳幸,更是在濱河造成了極大的恐慌瞪讼,老刑警劉巖,帶你破解...
    沈念sama閱讀 221,406評(píng)論 6 515
  • 序言:濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件粹断,死亡現(xiàn)場離奇詭異符欠,居然都是意外死亡,警方通過查閱死者的電腦和手機(jī)姿染,發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 94,395評(píng)論 3 398
  • 文/潘曉璐 我一進(jìn)店門背亥,熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來,“玉大人悬赏,你說我怎么就攤上這事狡汉。” “怎么了闽颇?”我有些...
    開封第一講書人閱讀 167,815評(píng)論 0 360
  • 文/不壞的土叔 我叫張陵盾戴,是天一觀的道長。 經(jīng)常有香客問我兵多,道長尖啡,這世上最難降的妖魔是什么? 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 59,537評(píng)論 1 296
  • 正文 為了忘掉前任剩膘,我火速辦了婚禮衅斩,結(jié)果婚禮上,老公的妹妹穿的比我還像新娘怠褐。我一直安慰自己畏梆,他們只是感情好,可當(dāng)我...
    茶點(diǎn)故事閱讀 68,536評(píng)論 6 397
  • 文/花漫 我一把揭開白布奈懒。 她就那樣靜靜地躺著奠涌,像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪磷杏。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上溜畅,一...
    開封第一講書人閱讀 52,184評(píng)論 1 308
  • 那天,我揣著相機(jī)與錄音极祸,去河邊找鬼慈格。 笑死,一個(gè)胖子當(dāng)著我的面吹牛遥金,可吹牛的內(nèi)容都是我干的峦椰。 我是一名探鬼主播,決...
    沈念sama閱讀 40,776評(píng)論 3 421
  • 文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼汰规,長吁一口氣:“原來是場噩夢啊……” “哼!你這毒婦竟也來了物邑?” 一聲冷哼從身側(cè)響起溜哮,我...
    開封第一講書人閱讀 39,668評(píng)論 0 276
  • 序言:老撾萬榮一對(duì)情侶失蹤滔金,失蹤者是張志新(化名)和其女友劉穎,沒想到半個(gè)月后茂嗓,有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體餐茵,經(jīng)...
    沈念sama閱讀 46,212評(píng)論 1 319
  • 正文 獨(dú)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(diǎn)故事閱讀 38,299評(píng)論 3 340
  • 正文 我和宋清朗相戀三年述吸,在試婚紗的時(shí)候發(fā)現(xiàn)自己被綠了忿族。 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 40,438評(píng)論 1 352
  • 序言:一個(gè)原本活蹦亂跳的男人離奇死亡蝌矛,死狀恐怖道批,靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出,到底是詐尸還是另有隱情入撒,我是刑警寧澤隆豹,帶...
    沈念sama閱讀 36,128評(píng)論 5 349
  • 正文 年R本政府宣布,位于F島的核電站茅逮,受9級(jí)特大地震影響璃赡,放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏。R本人自食惡果不足惜献雅,卻給世界環(huán)境...
    茶點(diǎn)故事閱讀 41,807評(píng)論 3 333
  • 文/蒙蒙 一碉考、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望。 院中可真熱鬧挺身,春花似錦侯谁、人聲如沸。這莊子的主人今日做“春日...
    開封第一講書人閱讀 32,279評(píng)論 0 24
  • 文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽。三九已至伍玖,卻和暖如春嫩痰,著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間,已是汗流浹背窍箍。 一陣腳步聲響...
    開封第一講書人閱讀 33,395評(píng)論 1 272
  • 我被黑心中介騙來泰國打工串纺, 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,地道東北人椰棘。 一個(gè)月前我還...
    沈念sama閱讀 48,827評(píng)論 3 376
  • 正文 我出身青樓纺棺,卻偏偏與公主長得像,于是被迫代替她去往敵國和親邪狞。 傳聞我的和親對(duì)象是個(gè)殘疾皇子祷蝌,可洞房花燭夜當(dāng)晚...
    茶點(diǎn)故事閱讀 45,446評(píng)論 2 359

推薦閱讀更多精彩內(nèi)容