Y叔谈clusterProfiler 4.0 前沿应用

image.png

视频来自Y叔讲解。
clusterProfiler 4.0 整合多组学的富集工具。

功能富集分析

将几百个差异基因转为几个生物学过程，利于进行后续试验验证。

image.png

分析方法

ORA，FCS进行打分（GSEA， 通路上下调）， PT（拓扑结构， 不普遍）

image.png

ORA

将所有能测到的基因（或全基因组）作为背景，超几何分布

GSEA

不筛选差异基因，去查看通路的基因方向，是上调还是下调。Gene set S 是对通路激活还是抑制。

image.png

软件不更新，会有问题：

image.png

如David

clusterProfiler

image.png

GO 富集分析

GO terms 结构网路图，需要去冗余。GOsemsim，根据词义取出具有代表性的。

image.png

KEGG

需要看这些KEGG的基因组成具有重复。右图选取独立和重复的分布查看

image.png

基因组坐标的通路分析

现在也查看micoRNA等非编码的RNA。 使用了CHIPseeker. 对于缺少注释的位点，利用CHIPseeker，找到附近的基因的功能，查看是否此非编码位点也发挥类似的作用。

image.png

image.png

比较多组学

使用formula实现。利用多个时间点和分组一起分析。

image.png

加入tidy接口

image.png

使用mutate整理数据,可以使用ggplot画自己的图
GSEA的处理：

image.png

功能分析全家桶

image.png

文档

公众号，

富集分析无处不在

KEGG与GO分析是一个非常好的手段。
FUMA对SNP位点（GWAS得到）的富集分析。把SNP映射到附近的基因上， 对这些基因进行富集。

后续开发

image.png

microbiomeProfiler

找出输出某个term的基因

eg: ego[["GO:022222"]]
bitr['8318', 'ENTREZID', 'GO', 'org.Hs.eg.be']

image.png

查看通用模式

得到一个可靠的注释（或者跑软件预测）： 两列（GO term, 注释信息）
使用通用功能： GOMAP， 或GSEA

image.png