KEGG通路注释及富集分析在有代谢组数据和转录组数据的情况下，怎么筛选差异基因？

在有代谢组和转录组数据的情况下，进行KEGG通路注释及富集分析以筛选差异基因，可以遵循以下步骤：

 

一、数据预处理

1.转录组数据：

• 质量控制：使用工具如FastQC检查原始序列数据的质量，然后使用Trimmomatic或fastp进行质量修剪。
• 序列比对：使用比对工具（如HISAT2、STAR或Bowtie2）将清洁的读段比对到参考基因组上。
• 表达量估计：使用工具如featureCounts或HTSeq计算每个基因的读段数目（count），然后用DESeq2、edgeR等工具将读段计数转换为标准化表达量。

 

2.代谢组数据：

• 数据预处理：包括基线校正、峰值检测、峰值归一化和代谢物鉴定。工具如MZmine、XCMS可用于处理。
• 定量分析：得到每个代谢物的相对或绝对丰度。

 

二、差异分析

1.转录组：

• 使用DESeq2、edgeR或limma等R包进行差异表达基因分析，通过设置适当的统计学显著性阈值（如P值<0.05，且|log2FoldChange| > 1）筛选差异基因。

 

2.代谢组：

• 对代谢物的丰度进行统计分析，如t检验或ANOVA，以识别差异显著的代谢物。同样设置适当的显著性阈值。

 

三、KEGG通路注释及富集分析

• 注释：使用差异基因或代谢物列表，通过工具如KEGGREST、DAVID、KEGG Mapper等进行KEGG通路注释。
• 富集分析：使用工具如ClusterProfiler（一个R包）进行富集分析，识别显著富集的KEGG通路。富集分析有助于理解差异基因或代谢物在生物学过程中的作用。

 

在进行以上分析时，重要的是要注意数据质量控制、适当的统计测试选择以及合理的阈值设置，这些都是确保分析结果准确性和可靠性的关键因素。

 

百泰派克生物科技--生物制品表征，多组学生物质谱检测优质服务商

 

相关服务：

KEGG通路注释及富集分析