# WikiPathways 丰富 ## 核心模式——过度表征分析库（集群分析器）图书馆（org.Hs.eg.db） wp_result <-丰富WP( gene = entrez_ids, # Entrez ID 的字符向量有机体 = 'Homo sapiens', # 物种全名 p值截止 = 0.05, pAdjustMethod = 'BH' ）头（as.data.frame（wp_result）） ## 准备基因列表 de_results <- read.csv('de_results.csv') sig_genes <- de_results[de_results$padj < 0.05 & abs(de_results$log2FoldChange) > 1, 'gene_symbol'] gene_ids <- bitr(sig_genes, fromType = 'SYMBOL', toType = 'ENTREZID', OrgDb = org.Hs.eg.db) entrez_ids <-gene_ids$ENTREZID ## WikiPathways 上的 GSEA # 创建排序基因列表 gene_list <- de_results$log2FoldChange 名称(gene_list) <- de_results$entrez_id 基因列表 <- 排序（基因列表，递减 = TRUE） gsea_wp <- gseWP( 基因列表 = 基因列表, 有机体=“智人”， p值截止 = 0.05, pAdjustMethod = 'BH' ）头（as.data.frame（gsea_wp）） ## 背景宇宙 all_genes <- de_results$entrez_id wp_result <-丰富WP( 基因= entrez_ids，宇宙=所有基因，有机体=“智人”， p值截止 = 0.05 ） ## 让结果可读 # 将 Entrez ID 转换为基因符号 wp_read <- setReadable(wp_result, OrgDb = org.Hs.eg.db, keyType = 'ENTREZID') ## 可视化图书馆（丰富图） # 点图点图（wp_结果，显示类别 = 15） # 条形图条形图（wp_结果，显示类别 = 15） # 基因概念网络 cnetplot(wp_可读，categorySize = 'pvalue') # 丰富图 wp_result <-pairwise_termsim(wp_result) emapplot(wp_结果) ## 直接使用 rWikiPathways 图书馆（rWikiPathways） # 列出可用的生物体列出生物体() # 获取有机体的所有路径 human_pathways <- listPathways('智人') # 获取路径信息 Pathway_info <- getPathwayInfo('WP554') # ACE 抑制剂通路 # 获取通路中的基因 Pathway_genes <- getXrefList('WP554', 'H') # HGNC 符号 Pathway_entrez <- getXrefList('WP554', 'L') # Entrez ID # 下载 GMT 路径以进行自定义分析 downloadPathwayArchive(有机体 = '智人', 格式 = 'gmt') ## 基于 GMT 的自定义分析 # 下载 WikiPathways GMT 图书馆（rWikiPathways） downloadPathwayArchive(有机体 = '智人', 格式 = 'gmt', destpath = '.') # 读取 GMT 并运行浓缩 wp_gmt <- read.gmt('wikipathways-Homo_sapiens.gmt') wp_custom <- 丰富器（基因= entrez_ids， TERM2GENE = wp_gmt， p值截止 = 0.05 ） ## 不同的生物体 # 鼠标 wp_mouse <-丰富WP（基因= mouse_entrez，有机体='Mus musculus'） # 老鼠 wp_rat <-丰富WP（基因=rat_entrez，有机体='褐家鼠'） # 斑马鱼 wp_zfish <-丰富WP（基因= zfish_entrez，有机体='斑马鱼'） # 列出所有可用的生物体图书馆（rWikiPathways）列出生物体() ## 比较集群基因簇 <- 列表（上调= up_genes，下调=下调基因）比较_wp <- 比较集群( 基因簇 = 基因簇, 乐趣='丰富WP'，有机体=“智人”， p值截止 = 0.05 ）点图（compare_wp） ## 导出结果 results_df <- as.data.frame(wp_result) write.csv(results_df, 'wikipathways_enrichment.csv', row.names = FALSE) ## 关键参数参数|默认 |描述 ---|---|--- 基因|必填| Entrez ID 向量有机体|必填|物种全名 pvalueCutoff | pvalueCutoff | pvalueCutoff | 0.05 | 0.05 P 值阈值 p调整方法|博赫|调整方法宇宙|空|背景基因最小GSS尺寸| 10 | 10每个通路的最小基因最大GSS尺寸| 500 | 500每个途径的最大基因数 ## 常见生物通用名称|学名 ---|--- 人类 |智人鼠标|小家鼠老鼠 |褐家鼠斑马鱼 |斑马鱼果蝇|黑腹果蝇线虫 |秀丽隐杆线虫拟南芥|拟南芥酵母|酿酒酵母 ## WikiPathways 与其他数据库特色|维基路径 |凯格 |反应组 ---|---|---|--- 策展|社区 |专家|同行评审许可证|打开（CC0）|商业|打开物种 | 30+ | 4000+ | 7 焦点 |疾病、药物|代谢|信令更新 |连续 |正在进行 |季刊 ## 相关技能 * go-enrichment - 基因本体丰富 * kegg-pathways - KEGG 通路富集 *反应组途径-反应组途径富集 * gsea - 基因集富集分析 *丰富-可视化-可视化功能

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