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(

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。

function

3.并行化运行函数

PCDC1这个基因为例

library(

这是返回的结果


4.制作genelist

## 转换

5.运行GSEA分析

library(clusterProfiler)

作图看整体分布

### 看整体分布

本次结果中全是激活的


6.特定通路作图

library(enrichplot)

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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