有这样的使用场景么？
1.已经确定研究的基因，但是想探索他潜在的功能，可以通过跟这个基因表达最相关的基因来反推他的功能，这种方法在英语中称为guilt of association，协同犯罪。
2.我们的注释方法依赖于TCGA大样本，既然他可以注释基因，那么任何跟肿瘤相关的基因都可以被注释，包括长链非编码RNA。
这个方法以前阐述过：
单基因批量相关性分析的妙用
但是这个方法有个小缺陷，并不知道最后富集的通路是正向影响还是反向影响，也就是无法判断方向。判断方向的工具也不是没有，GSEA就是一个。所以，我想能不能把批量相关性分析和GSEA结合起来。
GSEA需要的gene set是现成的没有问题，但是genelist没有，这里我们可以把所有基因跟单个基因的相关性系数当做LogFC，有正有负，就解决了geneList的问题。这个想法不是我的，是我的一个学员的，不过他要解决的是microRNA把基因的问题。
下面来实战一下：
1.首先加载数据
这个数据是我下载了TPM数据，然后提取出乳腺癌的数据得来的。
load(file = "BRCA_mRNA_exprSet.Rdata")
exprSet <- mRNA_exprSet
test <- exprSet[1:10,1:10]
2.写一个函数批量计算相关性
这个函数只要输入一个基因，他就会批量计算这个基因跟其他编码基因的相关性，返回相关性系数和p值。
batch_cor <- function(gene){
y <- as.numeric(exprSet[gene,])
rownames <- rownames(exprSet)
do.call(rbind,future_lapply(rownames, function(x){
dd <- cor.test(as.numeric(exprSet[x,]),y,type="spearman")
data.frame(gene=gene,mRNAs=x,cor=dd$estimate,p.value=dd$p.value )
}))
}
3.并行化运行函数
以PCDC1这个基因为例
library(future.apply)
plan(multiprocess)
system.time(dd <- batch_cor("PDCD1"))
这是返回的结果
4.制作genelist
gene <- dd$mRNAs
## 转换
library(clusterProfiler)
gene = bitr(gene, fromType="SYMBOL", toType="ENTREZID", OrgDb="org.Hs.eg.db")
## 去重
gene <- dplyr::distinct(gene,SYMBOL,.keep_all=TRUE)
gene_df <- data.frame(logFC=dd$cor,
SYMBOL = dd$mRNAs)
gene_df <- merge(gene_df,gene,by="SYMBOL")
## geneList 三部曲
## 1.获取基因logFC
geneList <- gene_df$logFC
## 2.命名
names(geneList) = gene_df$ENTREZID
## 3.排序很重要
geneList = sort(geneList, decreasing = TRUE)
5.运行GSEA分析
library(clusterProfiler)
## 读入hallmarks gene set，从哪来？
hallmarks <- read.gmt("h.all.v6.2.entrez.gmt")
# 需要网络
y <- GSEA(geneList,TERM2GENE =hallmarks)
作图看整体分布
### 看整体分布
library(ggplot2)
dotplot(y,showCategory=12,split=".sign")+facet_grid(~.sign)
本次结果中全是激活的
6.特定通路作图
yd <- data.frame(y)
library(enrichplot)
gseaplot2(y,"HALLMARK_INTERFERON_ALPHA_RESPONSE",color = "red",pvalue_table = T)
PCDC1跟阿拉法干扰素正相关，这个事情没什么好说的吧。
好了，我们又掌握了一个特别强悍，实用的技能。我是果子，明天见。
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