topGO — Bioconductor でenrichment解析

https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/topGO.html

Rの中からインストール

source("https://bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite('topGO')

使い方

`topGOdata` を作る

tg_data = new('topGOdata',
    ontology='BP',
    allGenes=setNames(score, name),
    geneSelectionFun=function(x) {x > threshold},
    nodeSize=10,
    annotationFun=annFUN.org,
    mapping='org.Hs.eg.db',
    ID='entrez')

ontology: BP, CC, MF のどれか
description (省略可): 説明string
allGenes: 遺伝子名を名前とするnamed vector。値はP-valueとかなんとか、好きなスコア。
geneSelectionFun: allGenes の数値を引数として、今回興味のある遺伝子に TRUE を返すような関数。
nodeSize: 1以上の整数。これ以下の遺伝子数しかないGO termを結果から除外。
annotationFun: 遺伝子IDとGO termを結びつける関数。一般的なデータベースのIDなら annFUN.org で足りるはず。
...: 以降は annotationFun() に渡す引数。

annFUN.org(whichOnto, feasibleGenes, mapping, ID='entrez')

mapping: Bioconductor のマッピングパッケージ。例えばヒトなら org.Hs.eg.db 。
ID: allGenes に与えた名前の種類。 entrez, genbank, alias, ensembl, symbol, genename, unigene

解析

whichTests()
whichAlgorithms()
tg_result = runTest(tg_data, algorithm='classic', statistic='fisher')

algorithm: classic, elim, weight, weight01, lea, parentChild
statistic: fisher, ks, t, globaltest, sum
scoreOrder: デフォルトはP値を扱うように increasing 。興味のある遺伝子で値が高くなるスコアの場合は decreasing を指定。

結果は topGOresult オブジェクト

score(tg_result)
geneData(tg_result)

解釈・描画

GO termのOver-representationランキング

num_significant = geneData(tg_result)['Significant']
GenTable(tg_data, classic_fisher=tg_result, topNodes=num_significant)

runTest() の結果は好きな名前で複数並べることができる。

Rgraphviz を使ってDAG描画

showSigOfNodes(tg_data, score(tg_result), firstSigNodes=10, useInfo='all')
printGraph(tg_data, tg_result, 20, fn.prefix='go_fisher', pdfSW=TRUE)

前者はプロットだけ、後者はPDFに書き出し。 significant nodeが四角で、赤いほど低いP値。

GO terms

BPterms = ls(GOBPTerm)
MFterms = ls(GOMFTerm)
CCterms = ls(GOCCTerm)

使い方

topGOdata を作る

解析

解釈・描画

GO terms

`topGOdata` を作る