disgenet2r代码实操（三）：在DisGeNET数据库中探

前言

今天这篇推文是有关disgenet2r包代码实操的第三篇，在前两篇中Immugent分别对疾病相关基因分析：disgenet2r代码实操（一）：在DisGeNET数据库中探索基因-疾病的关联，和疾病相关突变分析disgenet2r代码实操（二）：在DisGeNET数据库中探索突变-疾病的关联，进行的代码实操解读，那么本期Immugent将会从另一个角度，来介绍disgenet2r包的新功能。

我们知道疾病发生是由多种因素引起的，除此之外，疾病还会出现不同的转归，既是从一种疾病状态到另一种疾病状态；或者说，一种疾病可能发展成另一种疾病，那么研究疾病之间的关系就非常有现实意义了。今天Immugent就来通过代码实操介绍，如何通过disgenet2r包来研究不同疾病之间的关联。

---

代码实操

data9 <- disease2disease_by_gene(  disease  = "C0010674",  database = "CURATED", ndiseases = 5 )  
qr <- extract(data9)head(qr[c("disease1_name", "disease2_name","jaccard_genes","ngenes", "pvalue")])  

下面放一张disgenet2r包做疾病冠关联的原理图，其实很简单，就是看两种疾病之间有多少共有基因。

image.png

plot( data9,       class = "Network",      layout="layout.lgl" ,      prop = 0.4 )

image.png

plot( data9,       class = "Diseasome",      layout="layout.lgl" ,      prop = 5 )

image.png

plot( data9,      class="Barplot")

image.png

diseasesOfInterest <-  c("C0013182", "C0013221", "C3658290", "C0860207", "C1274933")data10 <- disease2disease_by_gene(  disease = diseasesOfInterest,  database = "CURATED", ndiseases =  5)
plot( data10,      class = "Network",      prop  = 0.1)

image.png

plot( data10,      class = "Diseasome",      prop  = 0.1)

image.png

plot( data10,      class="Venn")      
data11 <- disease2disease_by_gene(  disease =  c("C0018801", "C0028754", "C0004153", "C0011849"),  database = "CURATED",  ndiseases = 5)
plot( data11,      class="Venn")

image.png
image.png

data11 <- disease2disease_by_gene(  disease =  c("C0018801", "C0028754", "C0004153", "C0011849", "C0021368"),  database = "CURATED",  ndiseases = 5)
plot( data11,      class="Venn")

image.png

---

说在最后

从上面的内容我们可以轻松识别不同疾病之间共享的关键致病基因，和每一种疾病特有的基因，特别是对一些疾病前状态（如慢性炎症和肿瘤相关）的研究非常适用。截止到这篇推文，有关disgenet2r包的主要功能都已经介绍完毕，最后Immugent还会写一篇推文介绍如何将disgenet2r包应用到别的分析流程中，敬请期待！

好啦，本期介绍到这里就结束了，我们下期再会~~