基因功能分析——哈佛大学

描述

功能分析方法能帮助我们一窥所得基因背后所蕴含的生物学意义。这些基因列表 (gene list) 可能来自差异表达分析、GWAS分析、蛋白组学分析。不论是何种来源，功能分析可以探索特定的通路或生物学过程是否富集在一列基因中。
本次学习中，将使用过表征分析 (over-representation analysis, ORA) 和功能分类评分 (functional class scoring, FCS) 法来鉴定出与基因列表相关的潜在通路。我们将会使用clusterProfiler R包确定基因列表中是否存在任何 基因本体（gene ontology, GO） 过程的富集，并根据结果生成图。我们还将简要介绍使用 clusterProfiler 通过 基因集富集分析 (gene set enrichment analysis, GSEA) 执行 FCS，然后使用 Pathview R 包进行可视化。

学习目标

1. 使用GO术语来探索富集的过程
2. 解释富集检验的结果
3. 描述不同类别的功能分析工具 (over-representation analysis, functional class scoring, and pathway topology methods)
4. 利用功能分析工具产生关于富集过程/途径的假设

一、安装

首先下载该课程提供的R project
下好后可看到文件名为Functional_analysis.zip，解压然后移动文件夹到合适的位置，打开文件夹后可见以下：

双击.Rproj file，将在RStudio中打开“Functional_analysis” project，如下：

数据集

来自文章 Kenny PJ et al, Cell Rep 2014
研究目的：研究脆性X综合征中多种基因之间的相互作用。脆性X综合征患者FMRP蛋白异常产生，导致认知受损和自闭症样特点。

FMRP“最常见于大脑中，对正常的认知发育和女性生殖功能至关重要。该基因的突变可导致脆性 X 综合征、智力低下、卵巢早衰、自闭症、帕金森病、发育迟缓和其他认知缺陷。” - 来自wikipedia
MOV10 是一种假定的 RNA 解旋酶，在 microRNA 通路的背景下也与 FMRP 相关。

本篇文章的科学假设：FMRP和MOV10具有关联性，可调节部分RNA的翻译。

对本课程，使用从DESeq2 R包分析得到的差异表达数据（过表达Mov10蛋白后相比对照组的差异表达基因）。数据在下载好的Mov10oe_DE_results.csv文件里。

读取数据文件

打开已有的空R script文件Functional_analysis.R，读取差异表达结果文件，将对象命名为res_tableOE （OE为过表达之意）。

## Load libraries
library(tidyverse)

## Read in differential expression results
res_tableOE <- read.csv("data/Mov10oe_DE_results.csv", row.names = 1)

## Create a tibble
res_tableOE_tb <- res_tableOE %>%
  rownames_to_column(var="gene") %>% 
  as_tibble()

第一步read.csv()读取后View()一下，row.names = 1参数即将第一列视为行名（观测）；列变量包括"baseMean", “log2FoldChange”, “lfcSE”, “stat”, “pvalue”, “padj”

第二步，将行名单独作为一列，变量命名为"gene"

加载R包

需先下载，再进行加载

# Install CRAN packages
install.packages(c("BiocManager", "devtools", "tidyverse"))

# Install Bioconductor packages
BiocManager::install(c("clusterProfiler", "DOSE", "org.Hs.eg.db", "pathview", "AnnotationDbi", "EnsDb.Hsapiens.v75"))

# Optional for the lesson:
BiocManager::install(c("gProfileR", "treemap", "SPIA", "stephenturner/annotables"))

## Load libraries one at a time
library(clusterProfiler)
library(DOSE)
library(org.Hs.eg.db)
library(pathview)
library(tidyverse)
library(AnnotationDbi)
library(EnsDb.Hsapiens.v75)

# Optional for the lesson
library(gProfileR)
library(treemap)
library(SPIA)
library(annotables)

二、基因组注释

本节目标：

1. 使用基因组注释数据完成对基因列表的功能分析
2. 理解在不同数据库中储存的信息类型
3. 探索检索基因组注释信息不同R包的优缺点

二代测序结果需要关联基因、转录本、蛋白等与功能或调控信息。为了对基因列表进行功能分析，我们经常需要获得与我们希望使用的工具兼容的基因标识符，这是很关键的。在这里，我们将讨论获取基因注释信息的方法以及每种方法的一些优缺点。

数据库

我们从存储信息的必要数据库中检索有关过程、通路等（涉及基因）的信息。选择的数据库将取决于尝试获取的信息类型。经常查询的数据库包括：

通用数据库

提供有关基因组特征、特征坐标、同源性、变异信息、表型、蛋白质结构域/家族信息、相关生物过程/途径、相关 microRNA 等的综合信息：

• Ensembl (use Ensembl gene IDs)
• NCBI (use Entrez gene IDs)
• UCSC
• EMBL-EBI

注释用数据库

• Gene Ontology (GO): database of gene ontology biological processes, cellular components and molecular functions - based on Ensembl or Entrez gene IDs or official gene symbols
• KEGG: database of biological pathways - based on Entrez gene IDs
• MSigDB: database of gene sets
• Reactome: database of biological pathways
• Human Phenotype Ontology: database of genes associated with human disease
• CORUM: database of protein complexes for human, mouse, rat
  …

除此之外，还有其他很多未列出的数据库。

基因组构建

在开始搜索这些数据库之前，应该知道使用哪个基因组构建 (genome build) 来生成基因列表，并确保在功能分析期间使用相同的build进行注释。当获得新的基因组build时，基因组特征（基因、转录本、外显子等）的名称和/或坐标位置可能会发生变化。因此，关于基因组特征（基因、转录本、外显子等）的注释是特定于基因组duild的，我们需要确保我们的注释是从适当的资源中获得的。
例如，如果我们使用人类基因组的 GRCh38 构建来量化用于差异表达分析的基因表达，那么我们应该使用相同的genome build GRCh38 构建来在基因 ID 之间进行转换并识别每个基因的注释。

访问数据库的工具

在 R 中，有许多流行的包用于基因/转录水平的注释。这些软件包提供的工具可以利用提供的基因列表，并使用上面列出的一个或多个数据库检索每个基因的信息。

注释工具：用于访问/查询来自特定数据库的注释

Tool	Description	Pros	Cons
org.Xx.eg.db	Query gene feature information for the organism of interest	gene ID conversion, biotype and coordinate information	only latest genome build available
EnsDb.Xx.vxx	Transcript and gene-level information directly fetched from Ensembl API (similar to TxDb, but with filtering ability and versioned by Ensembl release)	easy functions to extract features, direct filtering	Not the most up-to-date annotations, more difficult to use than some packages
TxDb.Xx.UCSC.hgxx.knownGene	UCSC database for transcript and gene-level information or can create own TxDb from an SQLite database file using the GenomicFeatures package	feature information, easy functions to extract features	only available current and recent genome builds - can create your own, less up-to-date with annotations than Ensembl
annotables	Gene-level feature information immediately available for the human and model organisms	super quick and easy gene ID conversion, biotype and coordinate infor