R -- 关于clusterProfiler富集分析不能用了这事儿

原创 已于 2023-05-06 09:12:59 修改 · 2.3k 阅读 · 6 ·
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#r语言 #开发语言

于 2023-03-29 16:25:12 首次发布

对于读者的日常学习知识和习惯来说，gongzhonghao是更为高效的平台。

scanning below, come on!

在这里插入图片描述

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大概是因为KEGG数据库更新了，因此clusterProfiler也要使用最新版本的（4.6.2）

对于更新包呢，试了一些方法，未果，因此直接去Bioconductor - clusterProfiler下载打包好的

选择的是source包：

使用 R CMD INSTALL clusterProfiler_4.6.2.tar.gz进行安装

当然，会提示你依赖的一些包也需要更新，于是乎用同样的方法安装了 DOSE_3.24.2、HDO.db_0.99.1、GOSemSim_2.24.0。

其中GOSemSim_2.24.0用source包还报错了。。。于是乎选择了windows binary包直接解压到R library（.libPaths()）里即可:

或许以上包都可以用这种binary包直接安装

安装好依赖包后，再安装clusterProfiler就能成功了，enrichKEGG也是成功运行了。。。

总之就是一个大无语

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R语言中的clusterProfiler功能：富集分析和通路富集分析
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clusterProfiler功能富集分析和通路富集分析
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它提供了一种方便的方式来对基因集（如差异表达基因、共表达模块等）进行功能和通路富集分析，从而帮助研究者更好地理解基因集在生物学过程中的功能和调控机制。例如，您可以尝试使用其他数据库进行富集分析，调整参数以获得更丰富的结果，并将结果进行更详细的可视化展示。如果您对特定分析或数据有进一步的问题，或者需要更详细的教程，请告诉我，我会尽力帮助您。：首先，导入您的基因集和相应的基因注释数据，通常是Ensembl或其他数据库的基因ID和注释信息。：最后，对富集分析的结果进行解释和可视化，以获得对生物学过程的理解。
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<think>我们被要求使用clusterProfiler对本地基因序列进行富集分析。根据引用，clusterProfiler通常使用基因的ENTREZID进行富集分析。因此，如果本地基因序列是基因符号（symbol）或其他标识，我们需要先转换为ENTREZID。 步骤概述： 1. 准备基因列表：从本地文件读取基因列表（假设是基因符号）。 2. 基因ID转换：使用`bitr`函数将基因符号转换为ENTREZID（或其他所需的ID类型）。 3. 富集分析：使用转换后的ENTREZID进行GO或KEGG富集分析。 4. 结果可视化：使用内置函数如`barplot`、`dotplot`等可视化结果。 详细步骤： ### 1. 准备基因列表 假设我们有一个文本文件（例如"gene_list.txt"），每行一个基因符号。我们可以使用R读取这个文件。 ```r # 读取基因列表 gene_list <- readLines("gene_list.txt") # 去除可能存在的空格 gene_list <- trimws(gene_list) ``` ### 2. 基因ID转换 使用`bitr`函数从基因符号（SYMBOL）转换为ENTREZID。需要指定人类注释数据库（org.Hs.eg.db）。 ```r library(clusterProfiler) library(org.Hs.eg.db) # 转换ID gene_df <- bitr(gene_list, fromType = "SYMBOL", toType = c("ENTREZID"), OrgDb = org.Hs.eg.db) # 获取转换后的ENTREZID列表 entrez_ids <- gene_df$ENTREZID ``` 注意：如果基因列表是其他类型（如Ensembl ID），则调整`fromType`参数。 ### 3. 富集分析 #### 3.1 GO富集分析 ```r # GO富集分析（这里使用全部三个子类：BP, MF, CC，也可以单独指定ont="BP"等） ego <- enrichGO(gene = entrez_ids, OrgDb = org.Hs.eg.db, keyType = "ENTREZID", # 默认是ENTREZID，所以也可以省略 ont = "ALL", # 也可以是"BP", "MF", "CC" pAdjustMethod = "BH", # 多重检验校正方法 pvalueCutoff = 0.05, # p值阈值 qvalueCutoff = 0.2, # q值阈值 readable = TRUE) # 是否将基因ID转换为符号（便于解读） ``` #### 3.2 KEGG富集分析 ```r # KEGG富集分析 kk <- enrichKEGG(gene = entrez_ids, organism = "hsa", # 人类：hsa，其他物种使用对应代码 keyType = "kegg", # 默认是kegg，也可以使用其他类型（但需要先转换） pvalueCutoff = 0.05, pAdjustMethod = "BH", qvalueCutoff = 0.2) ``` ### 4. 结果可视化 #### GO结果可视化 ```r # 条形图 barplot(ego, showCategory=20, title="GO Enrichment") # 点图 dotplot(ego, showCategory=20) # 有向无环图（需要安装topGO和Rgraphviz） plotGOgraph(ego) # 注意：此图可能只对单个子类（如BP）效果较好 ``` #### KEGG结果可视化 ```r # 条形图 barplot(kk, showCategory=20, title="KEGG Enrichment") # 点图 dotplot(kk, showCategory=20) ``` ### 5. 保存结果 ```r # 将结果写入文件 write.csv(as.data.frame(ego), file="GO_enrichment.csv", row.names=FALSE) write.csv(as.data.frame(kk), file="KEGG_enrichment.csv", row.names=FALSE) ``` ### 注意事项 - 如果本地基因序列不是基因符号，而是其他类型（如Ensembl ID），则调整转换步骤的`fromType`。 - 对于非模式生物，可能需要使用其他注释数据库或自行构建。 - KEGG富集分析需要联网（因为会访问KEGG官网获取最新通路），也可以使用`clusterProfiler`的`enrichKEGG`离线版本（需要提前下载KEGG数据）。 ### 引用说明 以上步骤参考了clusterProfiler的标准流程[^1][^2][^3][^4]。 §§相关问题§§ 1. 如何对非模式生物进行富集分析？ 2. 富集分析中p值、q值分别代表什么？ 3. 除了GO和KEGG，clusterProfiler还支持哪些富集分析？</think>### 使用clusterProfiler对本地基因序列进行富集分析的方法 #### 1. **准备基因列表** - 从本地文件读取基因标识（如Symbol或Ensembl ID） ```r # 读取基因列表文件（假设为symbol格式） gene_list <- read.csv("your_genes.csv")$gene_symbol ``` #### 2. **ID转换**（关键步骤） ```r library(clusterProfiler) library(org.Hs.eg.db) # 人类数据库，其他物种需替换 # 将symbol转换为ENTREZID（富集分析必需） gene_df <- bitr(gene_list, fromType = "SYMBOL", toType = "ENTREZID", OrgDb = org.Hs.eg.db) entrez_ids <- gene_df$ENTREZID ``` #### 3. **执行富集分析** **GO富集分析**： ```r ego <- enrichGO(gene = entrez_ids, OrgDb = org.Hs.eg.db, ont = "ALL", # BP/MF/CC或ALL pAdjustMethod = "BH", # 校正方法 pvalueCutoff = 0.05, # p值阈值 qvalueCutoff = 0.2, # q值阈值 readable = TRUE) # 显示基因符号 ``` **KEGG富集分析**： ```r kk <- enrichKEGG(gene = entrez_ids, organism = "hsa", # 人类代码 keyType = "kegg", pvalueCutoff = 0.05) ``` #### 4. **结果可视化** ```r # GO结果条形图 barplot(ego, showCategory=20, title="GO Enrichment") # KEGG结果气泡图 dotplot(kk, showCategory=15) ``` #### 5. **保存结果** ```r write.csv(ego@result, "GO_enrichment_results.csv") write.csv(kk@result, "KEGG_enrichment_results.csv") ``` ### 注意事项 1. **ID转换必要性**：90%的富集分析失败源于未正确转换ID，必须转换为ENTREZID[^1] 2. **物种选择**：非人类需替换数据库（如小鼠：`org.Mm.eg.db`） 3. **参数调整**： - 降低`pvalueCutoff`可增加结果数量 - 设置`readable=TRUE`使结果更易读 4. **自定义注释**：对非模式生物可使用`enricher()`加载本地注释文件[^3] > 示例完整流程： > 输入基因Symbol → 转换ENTREZID → GO/KEGG富集 → 可视化/导出表格[^4]
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