ClusterProfiler做GO、KEGG富集（一）

今天新学会了clusterprofiler，把学习过程记录下来。
Clusterprofiler是Y叔开发的一个R包，功能强大，常更新，还有美观的可视化图片。

安装

  source("http://www.bioconductor.org/biocLite.R") 
  biocLite("clusterProfiler")
  browseVignettes("clusterProfiler")    #查看关于clusterprofiler包的使用文档
  library(clusterProfiler)    #加载R包
  biocLite("org.At.tair.db")  #下载物种注释包
  library(org.At.tair.db)

下载物种注释包，不同物种要用不同的注释包，支持19个物种的注释
http://bioconductor.org/packages/release/BiocViews.html

利用bitr函数进行基因ID转换

因为clusterprofiler中用的都是EntrezID的基因命名方法（不懂可以去搜索entrezID查一下），要把我们常用的AT2G07678 换为815354这种形式。
有一点需要注意，bitr函数在转换基因id时，提供基因列表的方式应该是向量，而不是列表或数据框，否则会报错

   keytypes(org.At.tair.db)    #查看注释包中支持的ID转换类型
   [1] "ARACYC"  "ARACYCENZYME"  "ENTREZID"   "ENZYME"   "EVIDENCE"    
   [6] "EVIDENCEALL"  "GENENAME"    "GO"    "GOALL"   "ONTOLOGY"    
   [11] "ONTOLOGYALL"  "PATH"   "PMID"   "REFSEQ"  "SYMBOL"   "TAIR" 

    x = read.table("tair.txt")
    gene = as.vector(as.matrix(x["V1"]))    #将数据转化为向量或字符串
    gene_ver=bitr(gene,fromType="TAIR",toType="ENTREZID",OrgDb="org.At.tair.db")
    head(gene_ver)
    write.table(gene_ver, file="EntrezID.txt", append=T, col.names=F, row.names =F) 
    #将结果保存在文档中，若不需要列表形式，可以改为t(gene_ver),其他不变

(进行ID转换,geneID：输入的geneID, fromType：输入的ID类型, toType：输出的ID类型,OrgDb：注释对象的信息,Drop：去除空值与否)

参考文章：https://mp.weixin.qq.com/s?src=11×tamp=1544585457&ver=1283&signature=KXmQIFl1mrqjfvHyep14UfXPwgT-u9GqPoXYbbDrRcqftLhPsOOwkuf2lMoqoK4rgpDojgbetJ7G7V12FfXtEyYA8SGgiz0Hu7nevFBk8k2Dq2jh6nJABpXyPN7gwW&new=1

https://mp.weixin.qq.com/s?src=11×tamp=1544585457&ver=1283&signature=NKikwejxL692LRMJ2pyFX0s8PS9svpWi6c6ElfNNC4Tyojp3YZieXLPYTgvCMcsDL1n6gP8wbvTjP-k892zo2JB-POC3ZcuCy8FC2ueztM7123sK2R2qnoMUDl2Q&new=1