KEGG パスウェイ
差次的発現の結果を解釈しやすくするために、既知の遺伝子セットに対してエンリッチメントを検定する方法がよく使われます。KEGG データベースには、同じ生物学的経路で相互作用することが知られている遺伝子のキュレート済みセットが収録されています。 白血病研究の差次的発現遺伝子では、どの KEGG パスウェイが過剰に代表されていますか？
この演習はコースの一部です
R での limma を用いた Differential Expression 解析
演習の手順
第2章の白血病研究の当てはめ済みモデルオブジェクト fit2 がワークスペースに読み込まれています。limma パッケージもすでにロード済みです。
データフレーム
fit2$genesから Entrez Gene ID を抽出します。keggaで KEGG パスウェイのエンリッチメントを検定します。種は Homo sapiens を表す"Hs"に設定します。topKEGGを使って、エンリッチされた上位20個の KEGG パスウェイを表示します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Extract the entrez gene IDs
entrez <- fit2$genes[___]
# Test for enriched KEGG Pathways
enrich_kegg <- ___(fit2, geneid = entrez, species = ___)
# View the top 20 enriched KEGG pathways
___(enrich_kegg)