[数据库] GO注释学习

正在做GO和KEGG,感觉之前理解的不够透彻.. 现在把自己理解的整理一下

理论基础:超几何分布

超几何分布理解:从一个箱子里不放回的取球,取到某种颜色球的概率。

超几何分布记作X~H(n,M,N)

百度:超几何分布

image.png

超几何分布在R中的命令

#100个白球400个红球,取50次,取到10个白球的概率
dhyper(10,100,400,50,log=FALSE)
0.1474
#100个白球400个红球,取50次,取到小于等于10个白球的概率
phyper(10,100,400,50)
0.5851

R中help文档中的描述,做quantile function的时候

Description
Density, distribution function, quantile function and random generation for the hypergeometric distribution.
Usage
dhyper(x, m, n, k, log = FALSE)
phyper(q, m, n, k, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
qhyper(p, m, n, k, lower.tail = TRUE, log.p = FALSE)
rhyper(nn, m, n, k)

关于GO和富集的一点理解:

  1. GO terms是对基因的产物进行描述,而不是基因本身进行描述,因为基因本身的产物有时候不止一种。
  2. GO注释(GO annotations)库,它主要是为GO terms提供注释,也就是描述这个GO terms有什么功能(例如某些基因的产物是什么,是蛋白质,还是非编码RNA,还是大分子等)。
  3. GO富集分析主要关注两点:前景基因和背景基因。
    比如,这是goatools的结果:


    goEnrichment.png

ratio_in_study(110/220) 即前景基因的情况,研究的220个基因(差异基因分析所得或其他)中有110个落在该GO term上;
ratio_in_pop(3167/19230) 即背景基因的情况,该个体中所有的表达基因,即19230个基因,落在该GO term中的基因数为3167;

P值即是这个两个比值的显著性差异,通过超几何分布计算概率所得:即 一个个体内,有3167个基因落在该GO term上,不在该GO term上的基因数为19230-3167个,从中取220个基因,落在该GO的基因数为110个的概率。

富集方法及GO term的查询

  1. AmiGO
    官网的样子:

    图片.png

    这个网站好像也可以做GO TERM 富集

  2. DAVID

  3. goatools
    命令:

python /.../goatools/scripts/find_enrichment.py <fg.genelist> <bg.genelist> <association_file> --outfile <outfile> --obo /../go-basic_20180701.obo --pval 0.05

说明:

  1. fg.genelist和bg.genelist就是研究的前景和背景基因文件,每行一个基因名
  2. association文件即每个基因对应的GO号,两列,第一列为基因名第二列为GO号
  3. obo: 官网下载的GO信息文件,大概情况如下:


    图片.png

4.ClusterProfiler
R包,很有名了,随便搜搜都是参考信息啊,简单说一下,就是bitr这个方法转化基因ID,然后用enrichGO和enrichKEGG进行分析就ok了。
简书

既然讲到转化基因ID,那就讲讲基因ID的那些事吧:

TP53.png

HGNC:11998
浅谈entrezID
常用数据库 ID

关于GO term的理解:

namespace:biological_process
namespace在GO中共有三种BP(biological_process)、MF(molecular_function)、CC(cellular_component)

摘自读研笔记:

细胞组成(cellular component,CC):一般用来描述基因产物的发挥作用的位置,比如一个蛋白可能定位在细胞核中,也可能定位在核糖体中;
生物过程(biological process,BP):描述的是指基因产物所联系的一个大的生物功能,或者说是它们要完成的一个大的生物目标,例如有丝分裂或嘌呤代谢;
分子功能(Molecular Function,MF):主要是指基因产物分子所执行的任务,例如一个蛋白质可能一个转录因子或是一个载体蛋白。
在一个GO注释中,例如,一个基因的产物是细胞色素c(cytochrome c),那么这个基因的产物就会被一个分子功能术语(Molecular Function)描述为氧化还原酶活性(oxidoreductase activity ),被生物过程(Biological Process)描述为氧化磷酸化(oxidative phosphorylation),被细胞成分(Cellular Component )描述为线性体基质(mitochondrial matrix)和线粒体内膜(mitochondrial inner membrane)。

alt_id: GO:0008372 同一个GO term
剩下就是关系'is_a','part_of','regulates'等等

参考资料:

读研笔记:GO分析学习笔记

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
平台声明:文章内容(如有图片或视频亦包括在内)由作者上传并发布,文章内容仅代表作者本人观点,简书系信息发布平台,仅提供信息存储服务。

推荐阅读更多精彩内容

  • 刘小泽写于18.9.7各行各业数据呈爆炸式增长,大量的数据等待被处理,R语言就是一个利器,可以说是做数据分析必备的...
    刘小泽阅读 1,665评论 1 8
  • 记录跟差异基因分析相关的几个概念,主要摘自《R与Bioconductor》一书。 基因表达差异的显著性分析 简称表...
    王诗翔阅读 15,736评论 6 25
  • 我们统一选择p<0.05而且abs(logFC)大于1的基因为显著差异表达基因集,对这个基因集用R包做KEGG/G...
    xuzhougeng阅读 26,118评论 11 86
  • topGO手册中的实例实现 手册地址:http://bioconductor.uib.no/2.7/bioc/vi...
    x2yline阅读 15,866评论 1 32
  • 雪一直下个不停,屋里的人看到这个情景都阴着脸。都不敢说话好像这个雪是"不祥征兆"。过了好半天,张三说了话:咱...
    夏曦若涵阅读 728评论 1 1