基因本体论(GO)分析中的一系列基因(带有ENTREZID)

我很新的 GO 分析,我有点困惑如何做到这一点我的基因列表。

我很新的 GO 分析,我有点困惑如何做到这一点我的基因列表。

我有一个基因列表(n = 10):

gene_list
    SYMBOL ENTREZID                              GENENAME
1    AFAP1    60312   actin filament associated protein 1
2  ANAPC11    51529 anaphase promoting complex subunit 11
3   ANAPC5    51433  anaphase promoting complex subunit 5
4     ATL2    64225                     atlastin GTPase 2
5    AURKA     6790                       aurora kinase A
6    CCNB2     9133                             cyclin B2
7    CCND2      894                             cyclin D2
8    CDCA2   157313      cell division cycle associated 2
9    CDCA7    83879      cell division cycle associated 7
10  CDCA7L    55536 cell division cycle associated 7-like

和我只是想找到他们的功能,我被建议使用 GO 分析工具。我不确定这是否是一个正确的方法。这里是我的解决方案:

x & lt;-org.hs.egGO

# Get the entrez gene identifiers that are mapped to a GO ID
    xx<- as.list(x[gene_list$ENTREZID])

所以,我有一个带有 EntrezID 的列表,它被分配给每个基因的几个 GO 术语。例如:

> xx$`60312`
$`GO:0009966`
$`GO:0009966`$GOID
[1] "GO:0009966"
$`GO:0009966`$Evidence
[1] "IEA"
$`GO:0009966`$Ontology
[1] "BP"
$`GO:0051493`
$`GO:0051493`$GOID
[1] "GO:0051493"
$`GO:0051493`$Evidence
[1] "IEA"
$`GO:0051493`$Ontology
[1] "BP"

我的问题是:如何以更简单的方式找到每个基因的功能,我也想知道我是否做对了?因为我想将函数添加到 gene_list 作为函数 / GO 列。

提前感谢,

4

编辑:有一个新的Bioinformatics SE(当前处于 beta 模式)。

我希望我得到你在这里的目标。

顺便说一句,对于生物信息学相关主题,您还可以查看biostar,它们与 SO 具有相同的目的,但用于生物信息学

如果你只想有一个与基因相关的每个函数的列表,你可以通过biomaRtbioconductor 包来查询数据库,比如ENSEMBl,这是一个用于查询 biomart 数据库的 API。

Bioconductor 提出了用于生物信息学研究的软件包,这些软件包通常带有良好的小插曲,可让您完成分析的不同步骤(甚至突出显示您应该如何设计数据或哪些是一些陷阱)。

在您的情况下,直接从biomaRt vignette-特别是任务 2:

注意:有一个稍微快一点的方法,我在下面报告:

# load the library
library("biomaRt")
# I prefer ensembl so that the one I will query, but you can
# query other bases, try out: listMarts() 
ensembl=useMart("ensembl")
# as it seems that you are looking for human genes:
ensembl = useDataset("hsapiens_gene_ensembl",mart=ensembl)
# if you want other model organisms have a look at:
#listDatasets(ensembl)

您需要创建查询(您的 ENTREZ ID 列表)。要查看可以查询的过滤器:

filters = listFilters(ensembl)

然后要检索属性:您的 GO 编号和描述。要查看可用属性的列表

attributes = listAttributes(ensembl)

对你来说,查询看起来像:

goids = getBM(
        #you want entrezgene so you know which is what, the GO ID and
        # name_1006 is actually the identifier of 'Go term name'
        attributes=c('entrezgene','go_id', 'name_1006'), 
        filters='entrezgene', 
        values=gene_list$ENTREZID, 
        mart=ensembl)

查询本身可能需要一段时间。

然后,您可以随时将信息折叠成两列(但我不建议将其用于报告目的)。

Go.collapsed<-Reduce(rbind,lapply(gene_list$ENTREZID,function(x)
                           tempo<-goids[goids$entrezgene==x,]
                           return(
                                   data.frame('ENTREZGENE'= x,
                                  'Go.ID'= paste(tempo$go_id,collapse=' ; '),
                                  'GO.term'=paste(tempo$name_1006,collapse=' ; '))
)

如果要查询以前版本的 ensembl 数据库:

ens82<-useMart(host='sep2015.archive.ensembl.org',
               biomart='ENSEMBL_MART_ENSEMBL',
               dataset='hsapiens_gene_ensembl')

然后查询将是:

goids = getBM(attributes=c('entrezgene','go_id', 'name_1006'),  
        filters='entrezgene',values=gene_list$ENTREZID, 
        mart=ens82)

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