又是神器！基于单基因批量相关性分析的GSEA

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(file = 'BRCA_mRNA_exprSet.Rdata')
exprSet <- mRNA_exprSet
test <- exprSet[1:10,1:10]


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。

batch_cor <- function(gene){
  y <- as.numeric(exprSet[gene,])
  rownames <- rownames(exprSet)
  do.call(rbind,future_lapply(rownames, function(x){
    dd  <- cor.test(as.numeric(exprSet[x,]),y,type='spearman')
    data.frame(gene=gene,mRNAs=x,cor=dd$estimate,p.value=dd$p.value )
  }))
}

3.并行化运行函数

以PCDC1这个基因为例

library(future.apply)
plan(multiprocess)
system.time(dd <- batch_cor('PDCD1'))


这是返回的结果

4.制作genelist

gene <- dd$mRNAs
## 转换
library(clusterProfiler)
gene = bitr(gene, fromType='SYMBOL', toType='ENTREZID', OrgDb='org.Hs.eg.db')
## 去重
gene <- dplyr::distinct(gene,SYMBOL,.keep_all=TRUE)

gene_df <- data.frame(logFC=dd$cor,
                      SYMBOL = dd$mRNAs)
gene_df <- merge(gene_df,gene,by='SYMBOL')

## geneList 三部曲
## 1.获取基因logFC
geneList <- gene_df$logFC
## 2.命名
names(geneList) = gene_df$ENTREZID
## 3.排序很重要
geneList = sort(geneList, decreasing = TRUE)

5.运行GSEA分析

library(clusterProfiler)
## 读入hallmarks gene set，从哪来？
hallmarks <- read.gmt('h.all.v6.2.entrez.gmt')
# 需要网络
y <- GSEA(geneList,TERM2GENE =hallmarks)


作图看整体分布

### 看整体分布
library(ggplot2)
dotplot(y,showCategory=12,split='.sign')+facet_grid(~.sign)

本次结果中全是激活的

6.特定通路作图

yd <- data.frame(y)
library(enrichplot)
gseaplot2(y,'HALLMARK_INTERFERON_ALPHA_RESPONSE',color = 'red',pvalue_table = T)


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。