【生信进阶练习1000days】day8-OrganismDb.dplyr包

文章目录

学习章节
1. OrganismDb.dplyr 包
- 1.0 基础用法
- 1.1 获取TxDb对象中的启动子
- 1.2 Extract a table from the underlying database
- 1.3 执行一个复杂查询 Make a complex query between tables in the underlying database
- 1.4 Organism.dplyr 练习

学习章节

https://bioconductor.github.io/BiocWorkshops/introduction-to-bioconductor-annotation-resources.html#organism.dplyr-package

1. OrganismDb.dplyr 包

简介：The Organism.dplyr creates an on disk sqlite database to hold data of an organism combined from an ‘org’ package (e.g., org.Hs.eg.db) and a genome coordinate functionality of the ‘TxDb’ package

It aims to provide an integrated presentation of identifiers and genomic coordinates. And a src_organism object is created to point to the database.

The src_organism object is created as an extension of src_sql and src_sqlite from dplyr, which inherited all dplyr methods. It also implements the select() interface from AnnotationDbi and genomic coordinates extractors from GenomicFeatures

OrganismDb.dplyr包将TxDb和Org.Db包中的相关数据整合到了本地
可以使用来自Org.* 和 TxDb.*的函数提取注释包中的数据
- keytypes(), select(), …
- exons(), promoters(), …
可以使用dplyr的函数来显示过滤 **TxDb和Org.Db**的整合注释

library(Organism.dplyr)
src <- src_organism(dbpath = hg38light())
src
## src:  sqlite 3.22.0 [D:\software\R-3.5.3\library\Organism.dplyr\extdata\light.hg38.knownGene.sqlite]
## tbls: id, id_accession, id_go, id_go_all, id_omim_pm,
##  id_protein, id_transcript, ranges_cds, ranges_exon,
##  ranges_gene, ranges_tx

解释-hg38light()

These functions are primarily for illustrating functionality.hg38light() and mm10light() provide access to
trimmed-down versions of Organism.dplyr data based derived from the TxDb.Hsapiens.UCSC.hg38.knownGene and
TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.ensGene data bases

src_organism()

Create a sqlite database from TxDb and corresponding Org packages

1.0 基础用法

建议使用 browseVignettes("Organism.dplyr") 来查看这个包的具体使用方法

## Look at all available tables
src_tbls(src)
##  [1] "id_accession"  "id_transcript" "id"            "id_omim_pm"
##  [5] "id_protein"    "id_go"         "id_go_all"     "ranges_gene"
##  [9] "ranges_tx"     "ranges_exon"   "ranges_cds"## Look at data from one specific table
tbl(src, "id")
## # Source:   table<id> [?? x 6]
## # Database: sqlite 3.22.0 []
##    entrez map      ensembl         symbol genename               alias
##    <chr>  <chr>    <chr>           <chr>  <chr>                  <chr>
##  1 1      19q13.4  ENSG00000121410 A1BG   alpha-1-B glycoprotein A1B
##  2 1      19q13.4  ENSG00000121410 A1BG   alpha-1-B glycoprotein ABG     ## Look at fields of one table.
colnames(tbl(src, "id"))
## [1] "entrez"   "map"      "ensembl"  "symbol"   "genename" "alias"

1.1 获取TxDb对象中的启动子

options(width = 120)
promoters(src)

1.2 Extract a table from the underlying database

tbl(src, "id")
#> # Source:   table<id> [?? x 6]
#> # Database: sqlite 3.22.0 []
#>    entrez map      ensembl         symbol genename               alias
#>    <chr>  <chr>    <chr>           <chr>  <chr>                  <chr>
#>  1 1      19q13.4  ENSG00000121410 A1BG   alpha-1-B glycoprotein A1B
#>  2 1      19q13.4  ENSG00000121410 A1BG   alpha-1-B glycoprotein ABG
#>  3 1      19q13.4  ENSG00000121410 A1BG   alpha-1-B glycoprotein GAB
#>  4 1      19q13.4  ENSG00000121410 A1BG   alpha-1-B glycoprotein HYST2477

1.3 执行一个复杂查询 Make a complex query between tables in the underlying database

inner_join(tbl(src, "id"), tbl(src, "ranges_gene")) %>%filter(symbol %in% c("ADA", "NAT2")) %>%dplyr::select(gene_chrom, gene_start, gene_end,gene_strand, symbol, alias, map)

1.4 Organism.dplyr 练习

How many supported organisms are implemented in Organism.dplyr?

browseVignettes("Organism.dplyr")
supportedOrganisms()
## 21

Display the ensembl Id and genename description for symbol “NAT2”

# look at all avaliable tables
src_tbls(src)
# get ensembl Id and genename descriptiontbl(src, "id") %>%filter(symbol == "NAT2") %>%dplyr::select( ensembl,genename)

Show all the alias for “NAT2” in the database

tbl(src, "id") %>%filter(symbol == "NAT2") %>%dplyr::select(alias)

Display Gene ontology (GO) information for gene symbol “NAT2”

inner_join(tbl(src, "id"), tbl(src, "id_go")) %>%filter(symbol == "NAT2") %>%dplyr::select(entrez, ensembl, symbol, go, evidence, ontology)

Gene transcript counts per gene symbol

txcount <- inner_join(tbl(src, "id"), tbl(src, "ranges_tx")) %>%dplyr::select(symbol, tx_id) %>%group_by(symbol) %>%summarize(count = n()) %>%dplyr::select(symbol, count) %>%arrange(desc(count)) %>%collect(n=Inf)
txcount
## plot
library(ggplot2)
ggplot(txcount, aes(x = symbol, y = count)) + geom_bar(stat="identity") +theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) +ggtitle("Transcript count") +labs(x = "Symbol") +labs(y = "Count")

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1.0 基础用法

1.1 获取TxDb对象中的启动子

1.2 Extract a table from the underlying database

1.3 执行一个复杂查询 Make a complex query between tables in the underlying database

1.4 Organism.dplyr 练习

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