【R】パスウェイ解析を学んでみたい②

・お題：どのようなパスウェイが変わりがちか調べる解析のことを、パスウェイ解析というらしい。やってみたい。

・私はwet人間なので、パスウェイ解析も全く分からない。そこで、ネットで調べたチュートリアルをなぞって学んでみたい。今回参考にしたのは、以下のサイト。

https://bioconductor.riken.jp/packages/3.3/bioc/vignettes/ReactomePA/inst/doc/ReactomePA.html#pathway-analysis-of-ngs-data

・前回、発現変動遺伝子とパスウェイの関係を表すcnetplotを描いて遊んだ。次は、clusterProfilerを使って、複数の遺伝子セットのenriched reactome pathwayを比較してみる。

・新たなパッケージとして、clusterProfilerなるものが出てきた。次々にいろいろなパッケージが出てくる。。オミックスデータを解釈するためのツールで、複数の遺伝子セットを使って、エンリッチメントされているパスウェイの比較が出来るらしい。正しいことは公式サイトをご確認いただきたい。

bioconductor.org

・とりあえずインストールする。

> if (!require("BiocManager", quietly = TRUE))
+ install.packages("BiocManager")

> BiocManager::install("clusterProfiler")

・次に、パッケージを読み込んでみる。

> require(clusterProfiler)#requireとlibraryの違いはあまりないっぽい。

justdoit.hatenablog.jp

・次に、遺伝子のセットを用意する。Entrez gene IDのリストがいくつか集まったような形式。例として、gcSampleという遺伝子リストが8個集まったデータを使う。

yulab-smu.top

> data(gcSample)

> str(gcSample)

List of 8
$ X1: chr [1:216] "4597" "7111" "5266" "2175" ...
$ X2: chr [1:805] "23450" "5160" "7126" "26118" ...
$ X3: chr [1:392] "894" "7057" "22906" "3339" ...
$ X4: chr [1:838] "5573" "7453" "5245" "23450" ...
$ X5: chr [1:929] "5982" "7318" "6352" "2101" ...
$ X6: chr [1:585] "5337" "9295" "4035" "811" ...
$ X7: chr [1:582] "2621" "2665" "5690" "3608" ...
$ X8: chr [1:237] "2665" "4735" "1327" "3192" ...

・次に、比較し、図示する。

> res <- compareCluster(gcSample, fun="enrichPathway")

> dotplot(res)