TCGA中RNA-counts数据中ensemble_ID转换成gene_ID的方法
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2024-03-18 21:28:46
...
1.测试数据的准备和相关包的安装。
library(stringr)
> d1 <- read.table('test.txt', sep = '\t', header = TRUE)
> d1
tag t c g a
1 ENSG00000000003.13 2969 4725 1350 1667
2 ENSG00000000005.5 5 14 2 0
3 ENSG00000000419.11 1608 1588 749 888
安装biomaRt(因为我的R版本是3.5以上的。因此安装方式如下)
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
install.packages("BiocManager")
BiocManager::install(version = "3.10")
安装biomaRt包
BiocManager::install(c("biomaRt"))
2.去除ensemble_ID的版本号。version其实就是小数点后面的部分,ensembl_ID与其他基因ID进行转换时是不带有小数点的。如果你拿到的数据有小数点,那就没法顺利的merge了,所以就要把它去掉。现在有两种方法可以直接使用。
方法一:
> d1$ensemble_id=unlist(str_split(d1$tag,"[.]",simplify=T))[,1]
> d1
tag t c g a ensemble_id
1 ENSG00000000003.13 2969 4725 1350 1667 ENSG00000000003
2 ENSG00000000005.5 5 14 2 0 ENSG00000000005
3 ENSG00000000419.11 1608 1588 749 888 ENSG00000000419
方法二:
#将_后面的数字替换为空赋值给a
a<- gsub("\\_\\d*", "", d1$tag)
#将.后面的数字替换为空赋值给ENSEMBL
ENSEMBL <- gsub("\\.\\d*", "", a)
# 将ENSEMBL重新添加到raw_count_filt1矩阵
row.names(d1) <- ENSEMBL
d1 <- cbind(ENSEMBL,d1)
colnames(d1)[1] <- c("ensembl_gene_id")
d1
ensembl_gene_id tag t c g a
ENSG00000000003 ENSG00000000003 ENSG00000000003.13 2969 4725 1350 1667
ENSG00000000005 ENSG00000000005 ENSG00000000005.5 5 14 2 0
ENSG00000000419 ENSG00000000419 ENSG00000000419.11 1608 1588 749 888
3.对基因进行注释-获取gene_symbol,用bioMart对ensembl_id转换成gene_symbol
library(biomaRt)
1.显示一下能连接的数据库
listMarts()
biomart version
1 ENSEMBL_MART_ENSEMBL Ensembl Genes 99
2 ENSEMBL_MART_MOUSE Mouse strains 99
3 ENSEMBL_MART_SNP Ensembl Variation 99
4 ENSEMBL_MART_FUNCGEN Ensembl Regulation 99
这里我们选择ensembl数据库
2.用useMart函数选定数据库
plant<-useMart("ensembl")
3.用listDatasets()函数显示当前数据库所含的基因组注释
dataset
1 acalliptera_gene_ensembl
2 acarolinensis_gene_ensembl
3 acchrysaetos_gene_ensembl
4 acitrinellus_gene_ensembl
5 amelanoleuca_gene_ensembl
6 amexicanus_gene_ensembl
7 ampachon_gene_ensembl
8 anancymaae_gene_ensembl
9 applatyrhynchos_gene_ensembl
10 atestudineus_gene_ensembl
11 bbbison_gene_ensembl
12 bgrunniens_gene_ensembl
13 bihybrid_gene_ensembl
14 bmutus_gene_ensembl
15 bsplendens_gene_ensembl
16 btaurus_gene_ensembl
17 bthybrid_gene_ensembl
18 cabingdonii_gene_ensembl
19 capalliatus_gene_ensembl
20 caperea_gene_ensembl
21 catys_gene_ensembl
... 有很多
这里我们要获取的基因注释的基因是人类基因,所以选择hsapiens_gene_ensembl
4.用useDataseq()函数选定数据库中的基因组
>mart <- useDataset("hsapiens_gene_ensembl", useMart("ensembl"))
##这条语句的意思是:选定ensembl数据库中的hsapiens_gene_ensembl基因组
5.选定我们需要获得的注释类型
用lsitFilters()函数查看可选择的类型,选定要获取的注释类型,以及已知注释的类型
listFilters(mart)
name
1 chromosome_name
2 start
3 end
4 band_start
5 band_end
6 marker_start
7 marker_end
8 encode_region
9 strand
10 chromosomal_region
11 with_ccds
12 with_chembl
13 with_clone_based_ensembl_gene
14 with_clone_based_ensembl_transcript
15 with_dbass3
16 with_dbass5
17 with_ens_hs_transcript
18 with_ens_hs_translation
19 with_entrezgene_trans_name
20 with_embl
21 with_arrayexpress
22 with_genedb
... 有很多
选择好数据库,基因组,要获得的注释类型,和已知的注释类型,就可以开始获取注释了
6.用getBM()函数获取注释
hg_symbols<- getBM(attributes=c('ensembl_gene_id','hgnc_symbol',"chromosome_name", "start_position","end_position", "band"), filters= 'ensembl_gene_id', values = d1$ensembl_gene_id, mart = mart)
结果如下:
ensembl_gene_id hgnc_symbol chromosome_name start_position end_position band
1 ENSG00000000003 TSPAN6 X 100627108 100639991 q22.1
2 ENSG00000000005 TNMD X 100584936 100599885 q22.1
3 ENSG00000000419 DPM1 20 50934867 50958555 q13.13
4.
这个函数有
4个参数
attributers()里面的值为我们要获取的注释类型
filters()里面的值为我们已知的注释类型
values= 这个值就是我们已知的注释类型的数据,把上面我们通过数据处理得到的ensembl基因序号作为ensembl_gene_id 的值
mart= 这个值是我们所选定的数据库的基因组
mart <- useDataset("hsapiens_gene_ensembl", useMart("ensembl"))
获取完注释就可以把注释文件和基因表达量文件合并起来了
注释就完成了!
本文参考:https://www.jianshu.com/p/72ee40bed5b4
https://www.jianshu.com/p/4d0812195b65
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