1、載入需要的包

library(DOSE)
library(GO.db)
library(org.Hs.eg.db)
library(topGO)
library(GSEABase)
library(clusterProfiler)

2、導入數據

gene<-read.csv("./data.csv",header = F)
head(gene)
V1
1 ABCA4
2 ABCA6
3 ABCC9
4 ABR
5 ACSL6
6 ADAM6

我這裡的數據其實就是一列基因名，是通過其它分析挑選出來的幾百個基因，想要看看這些基因是否能夠富集到某些特殊的通路

3、ID轉化

做GO分析是不能直接用基因名的，必須得先轉化成entre id

symbol=as.character(gene[,1])
eg = bitr(symbol, fromType="SYMBOL", toType="ENTREZID", OrgDb="org.Hs.eg.db")
id = as.character(eg[,2])
head(id)
[1] "24" "23460" "10060" "29" "23305" "8755"

也可以這樣,同時轉換成兩種：

ids <- bitr(symbol, fromType="SYMBOL", toType=c("UNIPROT", "ENSEMBL"), OrgDb="org.Hs.eg.db")
head(id)
SYMBOL UNIPROT ENSEMBL
1 ABCA4 P78363 ENSG00000198691
2 ABCA4 Q6AI28 ENSG00000198691
3 ABCA6 Q8N139 ENSG00000154262
4 ABCC9 A0A024RAV7 ENSG00000069431
5 ABCC9 O60706 ENSG00000069431
6 ABR B7Z2X0 ENSG00000159842

或者轉化KEGG的id

eg2np <- bitr_kegg(symbol, fromType=kegg, toType=ncbi-proteinid, organism=hsa)
bitr_kegg("Z5100", fromType="kegg", toType=ncbi-geneid, organism=ece)
bitr_kegg("Z5100", fromType="kegg", toType=uniprot, organism=ece)

4、GO分析

這裡做了BP（生物學過程）和MF（分子功能）分析

ego <- enrichGO(gene = id,
OrgDb = org.Hs.eg.db,
ont = "MF",
pAdjustMethod = "BH",
pvalueCutoff = 0.05,
qvalueCutoff = 0.05,
readable = TRUE)

做BP則改為ont="BP"即可

分析的結果大概是這樣子的：

總共9列，是我手裡的這些基因能夠富集到的MF，接下來就是可視化

dotplot(ego)

barplot(ego, showCategory=15)

enrichMap(ego)

plotGOgraph(ego)

5、KEGG通路分析(物種為人類)

kk <- enrichKEGG(gene = id,
organism = hsa,
pvalueCutoff = 0.05,
pAdjustMethod = "BH",
qvalueCutoff = 0.05)

結果如下：

可視化：

dotplot(kk)

另外，如果想看看富集到的通路圖可以直接用：

browseKEGG(kk, hsa04974)

會打開瀏覽器調到KEGG資料庫的這條通路上，並且富集的基因會以不同的顏色標出

6、DO（disease ontology）分析

也可以看看這些基因是否與某些疾病相關

x <- enrichDO(gene = id,
ont = "DO",
pvalueCutoff = 0.05,
pAdjustMethod = "BH",
minGSSize = 1,
maxGSSize = 500,
qvalueCutoff = 1,
readable = TRUE)

7、其它

如果還是覺得DAVID更可靠一點，也不用在網頁上用，也可以直接使用這個包,但是要先去註冊一個郵箱

david <- enrichDAVID(gene = gene,
idType = "ENTREZ_GENE_ID",
listType = "Gene",
annotation = "KEGG_PATHWAY",
david.user = "[email protected]")

```


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