掌握Enrich KEGG，拓展生物信息领域的新途径

一、Enrich KEGG是什么

Enrich KEGG是一款基于KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）数据库的生物信息学工具，旨在帮助研究人员发现基因组或转录组数据中富集的生物学过程和通路。

使用Enrich KEGG，用户可以输入基因列表（Gene ID或Symbol），然后根据比例统计这些基因在KEGG通路分类中的分布情况，最后计算出哪些通路富集程度最高。

Enrich KEGG的主要特点包括：

支持多种物种的KEGG通路数据库（包括人、小鼠、大鼠、斑马鱼、果蝇、线虫、花生等）
允许用户选择合适的比例统计方法（例如，设定显著性水平、背景基因源等）
提供生动直观的通路图谱，帮助用户更好地理解统计结果

# Enrich KEGG代码示例
library(clusterProfiler)
library(org.Hs.eg.db)

gene_list <- c("ENSG00000157764", "ENSG00000157774", "ENSG00000106639")
gene_id <- mapIds(org.Hs.eg.db, keys=gene_list, column="SYMBOL", keytype="ENSEMBL")
kegg <- enrichKEGG(gene     = gene_id,
                  organism = 'hsa',
                  pvalueCutoff = 0.05,
                  universe = NULL,
                  keyType="ENSEMBL")
# 将富集分析结果可视化
dotplot(kegg)

二、Enrich KEGG的应用场景

Enrich KEGG通常用于以下生物学问题的解决：

基因功能注释：根据KEGG通路的功能分类，预测基因的生物学功能或在通路中所扮演的角色代码示例。
生物信息学差异分析：富集分析通常被用于比较基因表达、蛋白质组或代谢组的差异性，以找到与生物学特征相关的通路或生物过程。
新靶点预测：在药物研发中，通过寻找与疾病相关的通路并预测其中存在的关键基因，可以获得可能的新靶点。

三、Enrich KEGG使用实例

以下是一个使用Enrich KEGG进行富集分析的示例：

研究人员对小鼠胚胎发育过程中的差异表达基因列表（GSE11506）进行KEGG通路的富集分析，以寻找与胚胎发育相关的信号通路。

# Enrich KEGG代码示例
library(clusterProfiler)
library(org.Mm.eg.db)

# 导入小鼠差异基因列表
diff_genes <- read.table("GSE11506_diff_genes.txt", header = T, sep = "\t")
gene_list <- as.character(diff_genes[, 1])

# 转换基因符号
gene_id <- mapIds(org.Mm.eg.db, keys = gene_list, column = "SYMBOL", keytype = "ENSEMBL")

# 执行富集分析
kegg <- enrichKEGG(gene = gene_id,
                  universe = NULL,
                  organism = "mmu",
                  pvalueCutoff = 0.05,
                  qvalueCutoff = NULL,
                  keyType = "ENSEMBL")

# 可视化分析结果
dotplot(kegg)