経路への影響を理解する
Pathway（経路）は、遺伝子をグループ化するもう一つの有用な方法です。この演習では、原発腫瘍サンプルでピークがより強く見られる領域に着目した、経路の濃縮解析結果を確認します。オブジェクト enrich_primary に結果が入っています。これは4つの要素からなるリストです。ここで主に関心があるのは、統計的有意性の順に並んだ濃縮結果のデータフレームである results です。ここには、遺伝子セットのIDや名前、そしてその遺伝子セットに含まれるピークに関連づけられた遺伝子が含まれます。ここでの遺伝子は Entrez ID で報告されています。org.Hs.eg.db パッケージが提供するデータベースを使うと、Entrez ID と遺伝子シンボルを相互に変換できます。select() 関数は、ENTREZID をキータイプとして用い、SYMBOL 列から目的の項目を選ぶための便利なインターフェースを提供します。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶBioconductorによるChIP-seq
演習の手順
- 上位の遺伝子セットを確認します。
- 最上位のセットについて遺伝子IDを抽出します。
- 遺伝子IDをベクターに分割します。
- 遺伝子IDを遺伝子シンボルに変換します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Examine the top gene sets
head(___$results)
# Extract the gene IDs for the top ranking set
genes <- ___$___$Geneset.Peak.Genes[1]
# Split gene IDs into a vector
gene_ids <- strsplit(___, ', ')[[1]]
# Convert gene IDs to gene symbols
gene_symbol <- select(org.Hs.eg.db, keys=___, columns="___", keytype="___")
# Print the result
___(gene_symbol)