如何從數據庫挖掘基因并篩選 TagSNP（醫學篇）

在人醫學遺傳學研究中，SNP 與疾病相關性一直是廣泛的研究課題。很多人在剛開始接觸課題，在沒有前期研究基礎指示的目的基因時，都會選擇從公共數據庫中尋找與疾病相關的基因或者SNP進行研究。本文小編帶你學習如何從數據庫中挖掘基因，并聚焦疾病相關的重要通路。

技術路線

1.疾病/復雜性狀相關數據庫

百度搜索可以獲得很多人疾病相關數據庫的使用說明，在此不再贅述。我們常用的人類疾病數據庫是 DisGeNET（https://www.disgenet.org/search ），常用 GWAS 數據庫是 EMBL-EBI 的 GWAS catalog（https://www.ebi.ac.uk/gwas/ ）。

2.疾病相關最全基因 list

通過數據庫下載疾病相關基因列表；相關 SNP 也可以在 VEP 在線注釋工具（http://asia.ensembl.org/Multi/Tools/VEP ）注釋其所在的基因。將兩部分基因合并，獲得基本相關較為全面的基因列表。

3.富集分析----聚焦疾病/復雜性狀相關通路

富集分析使用 R 語言的 clusterProfiler 程序包。即使不會 R 語言，不懂編程，一樣可以完成分析。

安裝 R
百度搜索 R，找到合適的下載源；也可直接點擊鏈接https://cran.dcc.uchile.cl/，選擇合適的版本下載。

#設置工作目錄
運行 R 后，在《文件》菜單下選擇《改變工作目錄》；
將基因名替換好以后，直接復制下列代碼到 R，回車運行即可，除此之外可以不做任何改動。如果已經安裝 clusterProfiler 程序包，請從基因編號轉換開始。

#安裝 clusterProfiler 程序包，此種安裝方法適合 R3.5.2 及以下版本，R3.6.0 以上版本請參考文后補充說明。
source("https://bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite("clusterProfiler")

#安裝 KEGG.db
biocLite("kegg.db")

#安裝人 org.db 數據庫
biocLite(“org.Hs.eg.db”)

#基因編號轉換

#將基因名稱列表復制給（或者任何你喜歡的文件名），如需分析自己特定的基因集，可替換括號內容，每個基因名稱，用””,隔開。
library(clusterProfiler)
yh <- c("GPX3",  "GLRX",   "LBP",   "CRYAB", "DEFB1", "HCLS1",   "SOD2",   "HSPA2",
       "ORM1",  "IGFBP1", "PTHLH", "GPC3",  "IGFBP3","TOB1",    "MITF",   "NDRG1",       "NR1H4", "FGFR3", "PVR", "IL6", "PTPRM", "ERBB2",   "NID2",   "LAMB1",       "COMP",  "PLS3",   "MCAM",  "SPP1",  "LAMC1", "COL4A2", "COL4A1", "MYOC",       "ANXA4", "TFPI2",  "CST6",  "SLPI",  "TIMP2", "CPM",     "GGT1",   "NNMT",       "MAL",   "EEF1A2", "HGD",   "TCN2",  "CDA",   "PCCA",    "CRYM",   "PDXK",       "STC1",  "WARS",  "HMOX1", "FXYD2", "RBP4",   "SLC6A12", "KDELR3", "ITM2B")

#利用 cluterProfiler 內置的 bitr 函數進行基因編號轉換，并將轉換后的信息存儲在 gene 文件中
gene <- bitr(yh, fromType="SYMBOL", toType=c("ENTREZID"), OrgDb="org.Hs.eg.db")
head(gene)

##提取 gene 數據中的 ENTREZID 列，并賦值給 DE_list
DE_list <- gene$ENTREZID

#去除重復值
DE_list[duplicated(DE_list)]
integer(0)

#調用 org.Hs.eg.db，并查看文件的各列名稱信息
library(org.Hs.eg.db)
columns(org.Hs.eg.db)

#GO_MF 富集,基于基因數目，如果使用的是個人電腦，配置不高，為防止程序卡死，建議 MF\CC\BP 單個來運行，生成的圖片也逐個生成保存后再運行下一個。
MF <- enrichGO(gene          = DE_list, #差異基因 vector
                keyType       ="ENTREZID",
OrgDb         = org.Hs.eg.db, #對應的OrgDb
                ont           = "MF", #GO 分類名稱，CC BP MF
                pAdjustMethod = "BH", #Pvalue 矯正方法
                pvalueCutoff  = 0.05, #Pvalue 閾值
                qvalueCutoff  = 0.05, #qvalue 閾值
                readable      = TRUE) #TRUE 則展示SYMBOL，FALSE 則展示原來的ID

#將 MF 對象轉換為 dataframe，新版本可以用 as.data.frame(MF)
MF_results<-summary(MF)
#生成 barplot PDF 格式，x 軸為 GeneRatio，展示前 20 富集的 GO，數字可以調整
pdf(file = "MF_barplot.pdf")
barplot(MF, showCategory=20, x = "GeneRatio")
dev.off()

#生成 MF 氣泡圖
dotplot(MF)

#GO_CC 富集,基于基因數目
CC <- enrichGO(gene          = DE_list, #差異基因 vector
                keyType       ="ENTREZID",
OrgDb         = org.Hs.eg.db, #對應的OrgDb
                ont           = "CC", #GO 分類名稱，CC BP MF
                pAdjustMethod = "BH", #Pvalue 矯正方法
                pvalueCutoff  = 0.05, #Pvalue 閾值
                qvalueCutoff  = 0.05, #qvalue 閾值
                readable      = TRUE) #TRUE 則展示SYMBOL，FALSE 則展示原來的ID

#將 CC 對象轉換為 dataframe，新版本可以用 as.data.frame(CC)
CC_results<-summary(CC)

#生成 barplot PDF 格式，x 軸為 GeneRatio，展示前 20 富集的 GO，數字可調整
pdf(file = "CC_barplot.pdf")
barplot(CC, showCategory=20, x = "GeneRatio")
dev.off()

#生成 CC 氣泡圖
dotplot(CC)

#GO_BP 富集,基于基因數目
BP <- enrichGO(gene          = DE_list, #差異基因 vector
                keyType       ="ENTREZID",
OrgDb         = org.Hs.eg.db, #對應的OrgDb
                ont           = "BP", #GO 分類名稱，CC BP MF
                pAdjustMethod = "BH", #Pvalue 矯正方法
                pvalueCutoff  = 0.05, #Pvalue 閾值
                qvalueCutoff  = 0.05, #qvalue 閾值
                readable      = TRUE) #TRUE 則展示SYMBOL，FALSE 則展示原來的ID

#將 BP 對象轉換為 dataframe，新版本可以用 as.data.frame(BP)
BP_results<-summary(BP)

#生成 barplot PDF 格式，x 軸為 GeneRatio，展示前 20 富集的 GO，數字可調整
pdf(file = "BP_barplot.pdf")
barplot(BP, showCategory=20, x = "GeneRatio")
dev.off()

#生成 BP 氣泡圖
dotplot(BP)

#KEGG pathway 富集
ekp <- enrichKEGG(gene         = DE_list,
                 keyType = "kegg",
                 organism     = 'hsa',
                 pvalueCutoff = 0.05)
ekp_results <- summary(ekp)

#生成 KEGG 富集分析的 barplot 圖，數字可調整
barplot(ekp, showCategory=20, x = "GeneRatio")

#生成氣泡圖
dotplot(ekp)

#基因和富集排名第 1 的pathway對應關系
cnetplot(ekp, showCategory = 1)

#輸出 pathway 富集結果，可以用 excel 打開查看
write.table(ekp, file = "ekp.txt",
              sep = "\t", quote = F, row.names = T)

#查看通路
browseKEGG(ekp,'hsa04512')

過程文件展示

MF_barplot

MF_dotplot

KEGG_barplot

KEGG_dotplot

KEGG enrichment pathway browse


補充說明

#R3.6.0 以上版本安裝方法不同于 R3.5.2 及以下版本，biocManager 安裝方法如下：
If(!requireNamespace(「BiocManager」,quietly=TRUE))
Install.packages(「BiocManager」)
BiocManager::install(「clusterProfiler」,version = 「3.8」)