【数据分析】转录组基因表达的KEGG通路富集分析教程

【数据分析】转录组基因表达的KEGG通路富集分析教程

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/H20230717/article/details/146087915

KEGG通路富集分析是生物信息学中常用的一种方法，用于研究基因表达数据与已知生物通路之间的关系。通过分析差异表达基因在KEGG通路中的富集情况，可以揭示特定生物学过程中的关键分子机制，为疾病机制研究、药物靶点发现等提供重要线索。本文将详细介绍如何使用R语言进行KEGG通路富集分析，包括差异分析、富集分析和结果可视化等关键步骤。

介绍

KEGG富集分析，可以发现差异基因所涉及的生物学通路，从而深入了解在特定生物学过程中起关键作用的分子机制。例如，在疾病发生发展过程中，哪些代谢通路或信号通路发生了改变，有助于揭示疾病的发病机制。

富集分析结果可以为后续的实验研究提供方向和依据。研究人员可以根据富集的通路选择相关的基因或通路进行深入的功能验证实验，如基因敲除、过表达等，进一步探索其在生物学过程中的具体作用。

在疾病相关的转录组研究中，KEGG富集分析有助于发现与疾病发生发展密切相关的通路和基因，这些通路和基因可能成为潜在的治疗靶点，为药物研发和治疗策略的制定提供参考。通过对比不同样本或处理组间的KEGG富集结果，可以直观地了解它们在生物学通路层面的差异，有助于理解不同因素对生物系统的影响。

差异分析（limma）

• 原理：limma（linear models for microarray data）是一种基于线性模型的差异表达分析方法，广泛应用于微阵列和RNA-seq数据的差异表达分析。它通过拟合线性模型来评估基因表达水平在不同条件下的差异，并使用经验贝叶斯方法来稳定方差估计，从而提高统计检验的功率。

• 优点：

• 能够处理复杂的设计，如多因素实验设计

• 提供了多种统计检验方法，如t检验、F检验等

• 可以进行多重检验校正，控制假阳性率

• 适用于小样本量的数据分析

• 缺点：

• 对于非常低表达的基因可能不够敏感

• 假设基因表达服从正态分布，对于某些数据可能不完全适用

KEGG富集分析（enrichKEGG）

KEGG富集分析是通过比较差异表达基因与KEGG数据库中已知的通路基因集合，来判断哪些通路在差异表达基因中显著富集。这有助于理解差异表达基因在生物学功能上的意义。

• 原理：基于超几何分布或卡方检验等统计方法，计算差异基因在特定通路中富集的概率，从而判断该通路是否与当前研究的生物学过程相关。

• 步骤：

  1. 确定差异表达基因列表
  2. 将差异基因映射到KEGG通路数据库
  3. 统计每个通路中差异基因的数量
  4. 使用统计检验方法计算富集程度
  5. 进行多重检验校正

可视化

可视化是KEGG富集分析的重要环节，通过图形化展示富集结果，可以更直观地理解数据。常用的可视化方法包括：

• 条形图：显示富集通路的显著性（-log10(p值)）
• 热图：展示通路中基因的表达模式
• 网络图：展示通路中基因的相互作用关系

加载R包

在进行KEGG富集分析之前，需要加载必要的R包。常用的包包括limma用于差异分析，clusterProfiler用于富集分析，以及ggplot2用于可视化。

library(limma)
library(clusterProfiler)
library(org.Hs.eg.db)
library(ggplot2)

数据下载

从公共数据库（如GEO）下载转录组数据。这里以一个示例数据集为例：

# 下载数据
data <- read.csv("path/to/your/data.csv")

导入数据

将下载的数据导入R环境，并进行必要的预处理，如去除低表达基因、标准化等。

# 数据预处理
data_processed <- preprocess(data)

基因差异分析

使用limma进行差异表达分析，得到差异表达基因列表。

# 构建设计矩阵
design <- model.matrix(~condition, data)

# 拟合线性模型
fit <- lmFit(data_processed, design)

# 对比矩阵
contrast.matrix <- makeContrasts(condition1 - condition2, levels = design)

# 调整模型
fit2 <- contrasts.fit(fit, contrast.matrix)
fit2 <- eBayes(fit2)

# 获取差异基因
topTable(fit2, coef = 1, number = Inf)

火山图

火山图是展示差异表达基因的常用方式，横轴表示log2 fold change，纵轴表示-log10(p值)。

# 绘制火山图
volcanoPlot(fit2, coef = 1, main = "Volcano Plot")

KEGG通路富集分析

使用clusterProfiler包进行KEGG富集分析。

# 富集分析
enriched_pathways <- enrichKEGG(gene = rownames(topTable(fit2, coef = 1, number = Inf)),
                               organism = "hsa",
                               pvalueCutoff = 0.05,
                               qvalueCutoff = 0.05)

# 查看结果
summary(enriched_pathways)

可视化通路结果

将富集分析结果可视化，展示显著富集的通路。

# 绘制条形图
dotplot(enriched_pathways)

另一个案例

为了进一步说明KEGG富集分析的应用，这里提供一个额外的案例分析。假设我们已经获得了另一个数据集，可以按照相同的方法进行分析：

1. 数据预处理
2. 差异表达分析
3. KEGG富集分析
4. 结果可视化

总结

KEGG富集分析是生物信息学中重要的功能注释方法之一，通过分析差异表达基因在KEGG通路中的富集情况，可以揭示基因表达变化背后的生物学意义。本文详细介绍了使用R语言进行KEGG富集分析的完整流程，包括数据预处理、差异表达分析、富集分析和结果可视化等关键步骤。希望这些内容能帮助读者更好地理解和应用KEGG富集分析方法。

系统信息

• R版本：4.0.3
• limma版本：3.46.0
• clusterProfiler版本：3.18.0

参考

• Ritchie ME, Phipson B, Wu D, et al. limma powers differential expression analyses for RNA-sequencing and microarray studies. Nucleic Acids Research, 2015, 43(7): e47.
• Yu G, Wang L, Han Y, et al. clusterProfiler: an R package for comparing biological themes among gene clusters. OMICS, 2012, 16(5): 284-287.