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單細(xì)胞功能注釋和富集分析(GO、KEGG、GSEA)（2021公開課配套筆記）

健明 >《待分類》

2021.07.14

關(guān)注

新課發(fā)布在B站了，馬上有熱心的粉絲看完后寫了配套筆記：

下面是粉絲linbo的筆記投稿

多個(gè)亞群各自merker基因聯(lián)合進(jìn)行GO以及KEGG分析

在前面幾節(jié)我們已經(jīng)知道各個(gè)細(xì)胞亞群的maerker基因，接下來我們對(duì)這些marker基因進(jìn)行功能注釋和富集分析。

讀取數(shù)據(jù)

rm(list=ls())
library(Seurat)
library(gplots)
library(ggplot2)
load('sce.markers.all_10_celltype.Rdata')

功能注釋

library(clusterProfiler)
library(org.Hs.eg.db)
ids=bitr(sce.markers$gene,'SYMBOL','ENTREZID','org.Hs.eg.db') ## 將SYMBOL轉(zhuǎn)成ENTREZID
sce.markers=merge(sce.markers,ids,by.x='gene',by.y='SYMBOL')
View(sce.markers)

可見已經(jīng)在數(shù)據(jù)中添加ENTREZID列，接下來進(jìn)行kegg注釋，

## 函數(shù)split()可以按照分組因子，把向量，矩陣和數(shù)據(jù)框進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆纸M。
## 它的返回值是一個(gè)列表，代表分組變量每個(gè)水平的觀測(cè)。
gcSample=split(sce.markers$ENTREZID, sce.markers$cluster) 
## KEGG
xx <- compareCluster(gcSample,
  fun = "enrichKEGG",
  organism = "hsa", pvalueCutoff = 0.05
)
p <- dotplot(xx)
p + theme(axis.text.x = element_text(
  angle = 45,
  vjust = 0.5, hjust = 0.5
))

同樣的進(jìn)行GO功能注釋

## GO
xx <- compareCluster(gcSample,
  fun = "enrichGO",
  OrgDb = "org.Hs.eg.db",
  ont = "BP",
  pAdjustMethod = "BH",
  pvalueCutoff = 0.01,
  qvalueCutoff = 0.05
)
p <- dotplot(xx)
p + theme(axis.text.x = element_text(
  angle = 45,
  vjust = 0.5, hjust = 0.5
))

差異分析后的GO以及KEGG分析

具體差異分析方法前面已經(jīng)講過，經(jīng)過差異分析后會(huì)得到上下調(diào)基因，此時(shí)可對(duì)上下調(diào)基因進(jìn)行GO和KEGG分析。

讀取數(shù)據(jù)

rm(list = ls())
library(Seurat)
library(ggplot2)
library(patchwork)
library(dplyr)
load(file = 'basic.sce.pbmc.Rdata')
sce=pbmc 
sce = sce[, Idents(sce) %in% c("FCGR3A+ Mono", "CD14+ Mono")] # 挑選細(xì)胞

差異分析

deg=FindMarkers(object = sce, 
                ident.1 = 'FCGR3A+ Mono',
                ident.2 = 'CD14+ Mono', 
                test.use='MAST' )  ## MAST在單細(xì)胞領(lǐng)域較為常用
head(deg)
save(deg,file = 'deg-by-MAST-for-mono-2-cluster.Rdata')

火山圖

參考https://www.jianshu.com/p/ba05e790d8c3

單細(xì)胞的logFC不像普通測(cè)序那樣大于1很多，但是p值小于0.05賊多，所以火山圖參考一篇CNS 文章，只畫了p值的分界線

degdf <- deg
degdf$symbol <- rownames(deg)
logFC_t=0
P.Value_t = 1e-28
degdf$change = ifelse(degdf$p_val_adj < P.Value_t & degdf$avg_log2FC < 0,"down",
                      ifelse(degdf$p_val_adj < P.Value_t & degdf$avg_log2FC > 0,"up","stable"))
ggplot(degdf, aes(avg_log2FC,  -log10(p_val_adj))) +
  geom_point(alpha=0.4, size=3.5, aes(color=change)) +
  ylab("-log10(Pvalue)")+
  scale_color_manual(values=c("blue", "grey","red"))+
  geom_hline(yintercept = -log10(P.Value_t),lty=4,col="black",lwd=0.8) +
  theme_bw()

功能注釋

## 獲取上下調(diào)基因
gene_up=rownames(deg[deg$avg_log2FC > 0,])
gene_down=rownames(deg[deg$avg_log2FC < 0,])
## 把SYMBOL改為ENTREZID
library(org.Hs.eg.db)
gene_up=as.character(na.omit(AnnotationDbi::select(org.Hs.eg.db,
                                                   keys = gene_up,
                                                   columns = 'ENTREZID',
                                                   keytype = 'SYMBOL')[,2]))
gene_down=as.character(na.omit(AnnotationDbi::select(org.Hs.eg.db,
                                                     keys = gene_down,
                                                     columns = 'ENTREZID',
                                                     keytype = 'SYMBOL')[,2]))
library(clusterProfiler)
## 以上調(diào)基因?yàn)槔?，下調(diào)基因同理
## KEGG
gene_up <- unique(gene_up)
kk.up <- enrichKEGG(gene = gene_up,
                    organism = "hsa",
                    pvalueCutoff = 0.9,
                    qvalueCutoff = 0.9)
dotplot(kk.up)

## GO
go.up <- enrichGO(gene = gene_up,
                OrgDb = org.Hs.eg.db,
                ont = "BP" ,
                pAdjustMethod = "BH",
                pvalueCutoff = 0.99,
                qvalueCutoff = 0.99,
                readabl = TRUE)
dotplot(go.up)

差異分析后的GSEA分析

## 上一步差異分析得到差異基因列表deg后取出，p值和log2FC
nrDEG = deg[,c('avg_log2FC', 'p_val')]
colnames(nrDEG)=c('log2FoldChange','pvalue') ##更改列名
library(org.Hs.eg.db)
library(clusterProfiler)
## 把SYMBOL轉(zhuǎn)換為ENTREZID，可能有部分丟失
gene <- bitr(rownames(nrDEG),     
             fromType = "SYMBOL",     
             toType =  "ENTREZID",    
             OrgDb = org.Hs.eg.db)
## 基因名、ENTREZID、logFC一一對(duì)應(yīng)起來
gene$logFC <- nrDEG$log2FoldChange[match(gene$SYMBOL,rownames(nrDEG))]
## 構(gòu)建genelist
geneList=gene$logFC
names(geneList)=gene$ENTREZID 
geneList=sort(geneList,decreasing = T) # 降序，按照logFC的值來排序
## GSEA分析
kk_gse <- gseKEGG(geneList     = geneList,
                  organism     = 'hsa',
                  nPerm        = 1000,
                  minGSSize    = 10,
                  pvalueCutoff = 0.9,
                  verbose      = FALSE)
kk_gse=DOSE::setReadable(kk_gse, OrgDb='org.Hs.eg.db',keyType='ENTREZID')
sortkk<-kk_gse[order(kk_gse$enrichmentScore, decreasing = T),]
library(enrichplot)
gseaplot2(kk_gse, 
          "hsa04510", 
          color = "firebrick",
          rel_heights=c(1, .2, .6))

## 展示排名前四的通路
gseaplot2(kk_gse, row.names(sortkk)[1:4])

## 把p值標(biāo)上去
gseaplot2(kk_gse, 
          "hsa04510", 
          color = "firebrick",
          rel_heights=c(1, .2, .6),
          pvalue_table = TRUE)