GWAS分析中的GO和KEGG富集分析教程

2023-10-20 15:25:35 浏览数 (2)

大家好，我是邓飞，上一次，我们介绍如何根据显著性snp，使用bedtools根据上下游距离，根据gff文件注释基因。(使用bedtools进行gwas基因注释)

这一次，介绍一下如何根据注释的基因，进行富集分析，主要是看一下GWAS定位的基因有没有某一个趋势，也算是一种验证的方法。比如籽粒大小找到的30个候选基因，如果都与籽粒发育相关的生化途径一致，那就说明找到的都是相关的基因。

之前用于注释基因需要的gff文件：

上面红框中就是基因的名字，这里，我们已经注释到的基因，形成一个txt文件，内容如下：

1. R包依赖

下面先载入需要的R包，如果没有安装，需要安装一下：

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  library(clusterProfiler)
  library(enrichplot)
  library(topGO)
  library(Rgraphviz)
  library(openxlsx)
  library(ggplot2)

2. 下载数据库

到Bioconductor中（https://www.bioconductor.org/），检索该物种的数据库：

常见的物种数据库如下：直接在Bioconductor中安装OrgDB的名称就行了。

这里，我们用的是水稻的数据库，名称为：org.Osativa.eg.db

3. 载入数据库和读取基因名文件

「载入数据库」

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library(org.Osativa.eg.db)
db <- org.Osativa.eg.db 
organism <- "dosa" # 物种的名称

「读取基因型文件」

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geneid = read.csv("gene_total.txt",header = F)
head(geneid)

4. 将ID匹配GID

将geneID，替换为数据库中的GID

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map_id = AnnotationDbi::select(db, keys = geneid, columns=c("GID"), keytype = "RAP")
head(map_id)

5. 对基因列表进行GO注释

GO注释包括：

  • MF注释
  • CC注释
  • BP注释

「MF注释：」

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go_MF =enrichGO(map_id$GID, 
                 OrgDb=db,
                 keyType = "GID",
                 ont="MF", 
                 pvalueCutoff=1,
                 qvalueCutoff=1, 
                 pAdjustMethod="none")
write.xlsx(go_MF,"go_MF.xlsx")
dotplot(go_MF,color="pvalue")
ggsave("go_MF_dotplot.pdf",width=12,height=6)

结果文件：

同样的，CC和BP的GO注释，将ont后面的改为CC和BP即可。

「CC的GO注释：」

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## CC
go_CC =enrichGO(map_id$GID, 
                OrgDb=db,
                keyType = "GID",
                ont="CC", 
                pvalueCutoff=1,
                qvalueCutoff=1, 
                pAdjustMethod="none")
write.xlsx(go_CC,"go_CC.xlsx")
dotplot(go_CC,color="pvalue")
ggsave("go_CC_dotplot.pdf",width=12,height=6)

「BP的GO注释：」

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## BP
go_BP =enrichGO(map_id$GID, 
                 OrgDb=db,
                 keyType = "GID",
                 ont="BP", 
                 pvalueCutoff=1,
                 qvalueCutoff=1, 
                 pAdjustMethod="none")
write.xlsx(go_BP,"go_BP.xlsx")
dotplot(go_BP,color="pvalue")
ggsave("go_BP_dotplot.pdf",width=12,height=6)

其它类型的图：

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## 其它类型的图：
barplot(go_BP)
heatplot(go_BP)

6. KEGG富集分析

把基因型的ID后面加上“-01”，并且把g变为t

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rap_id <- paste0(geneid, "-01")
rap_id <- gsub("g","t",rap_id)
head(rap_id)

富集分析：

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geneid = read.csv("a1.txt",header = F)$V1
rap_id <- paste0(geneid, "-01")
rap_id <- gsub("g","t",rap_id)
head(rap_id)
kegg <- enrichKEGG(
  gene = rap_id,  #基因列表文件中的基因名称
  keyType = 'kegg',  
  organism = 'dosa', 
  pAdjustMethod = 'fdr',  #指定 p 值校正方法
  pvalueCutoff = 1,  
  qvalueCutoff = 1)

运行日志：

作图：

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barplot(kegg)
dotplot(kegg)
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