掌握Enrich KEGG，拓展生物信息領域的新途徑

一、Enrich KEGG是什麼

Enrich KEGG是一款基於KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）數據庫的生物信息學工具，旨在幫助研究人員發現基因組或轉錄組數據中富集的生物學過程和通路。

使用Enrich KEGG，用戶可以輸入基因列表（Gene ID或Symbol），然後根據比例統計這些基因在KEGG通路分類中的分布情況，最後計算出哪些通路富集程度最高。

Enrich KEGG的主要特點包括：

• 支持多種物種的KEGG通路數據庫（包括人、小鼠、大鼠、斑馬魚、果蠅、線蟲、花生等）
• 允許用戶選擇合適的比例統計方法（例如，設定顯著性水平、背景基因源等）
• 提供生動直觀的通路圖譜，幫助用戶更好地理解統計結果

# Enrich KEGG代碼示例
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")
# 將富集分析結果可視化
dotplot(kegg)

二、Enrich KEGG的應用場景

Enrich KEGG通常用於以下生物學問題的解決：

• 基因功能注釋：根據KEGG通路的功能分類，預測基因的生物學功能或在通路中所扮演的角色代碼示例。
• 生物信息學差異分析：富集分析通常被用於比較基因表達、蛋白質組或代謝組的差異性，以找到與生物學特徵相關的通路或生物過程。
• 新靶點預測：在藥物研發中，通過尋找與疾病相關的通路並預測其中存在的關鍵基因，可以獲得可能的新靶點。

三、Enrich KEGG使用實例

以下是一個使用Enrich KEGG進行富集分析的示例：

研究人員對小鼠胚胎髮育過程中的差異表達基因列表（GSE11506）進行KEGG通路的富集分析，以尋找與胚胎髮育相關的信號通路。

# Enrich KEGG代碼示例
library(clusterProfiler)
library(org.Mm.eg.db)

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

# 轉換基因符號
gene_id <- mapIds(org.Mm.eg.db, keys = gene_list, column = "SYMBOL", keytype = "ENSEMBL")

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

# 可視化分析結果
dotplot(kegg)

四、Enrich KEGG的優缺點

Enrich KEGG有以下優點:

• KEGG數據庫是廣泛應用的生物學資源，涵蓋了許多物種的生物過程和通路，因此適用於各種生物學問題的研究
• Enrich KEGG提供的圖譜可讀性強，易於理解結果和數據呈現
• Enrich KEGG是一款易於安裝和使用的生物信息學工具

Enrich KEGG也有一些缺點：

• 對於非經常出現的物種，KEGG數據庫的覆蓋率較低
• Enrich KEGG的結果嚴重取決於用戶選定的關鍵參數，特別是用於指定鑒定差異的顯著性水平和背景基因集等參數

五、Enrich KEGG的未來發展

隨着生物數據的爆炸性增長，富集分析已經成為生物信息學研究的重要組成部分。未來，Enrich KEGG需要不斷拓展和更新KEGG通路分類，以涵蓋更多的物種和生物過程，並持續維護和改進程序的性能和可靠性。

Enrich KEGG還可以結合更多的生物學信息，如基因本體論或耦合通路分析等，將其成為更為全面和準確的生物信息學工具。