R: 修改鏡像、bioconductor安裝及go基因富集分析

1、安裝bioconductor及go分析涉及的相關包

source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
options(BioC_mirror="http://mirrors.ustc.edu.cn/bioc/")
biocLite("DO.db", type = "source")
biocLite("BiocUpgrade")
biocLite('clusterProfiler')
biocLite("fastmatch", type = "source")
biocLite("gridExtra")
biocLite("ggraph")
biocLite("UpSetR")
biocLite("cowplot")
biocLite("ggridges")
biocLite("org.Hs.eg.db")
biocLite("topGO")
biocLite("Rgraphviz")　　

在這一步經常出現以下報錯：

報錯類型1：Warning message: In file(filename, "r", encoding = encoding) : InternetOpenUrl failed: '操作超時'。

這類報錯的解決方法就是修改鏡像。R修改鏡像步驟：

打開RStudio，依次點擊：Tools → Packages → CRAN mirror

換鏡像的原則是，哪個鏡像方便安裝哪個包就用哪個鏡像

還有第二種修改鏡像的方法就是查看R安裝在哪兒，修改Rprofile.site.

R.home()

　　根據上述命令指出來的路徑修改鏡像

查找X:\XXX\R-X.X.X\etc\ 路徑下的Rprofile.site文件，用記事本的方式打開，寫入如下命令：

# set a CRAN mirror
local({r <- getOption("repos")
      r["CRAN"] <- "https://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/"
      options(repos=r)})

　

報錯類型2：package ‘XXX’ is not available (for R version X.X.X)

解決這類報錯常見思路：1、查看安裝包名字有沒有寫錯；2、版本是太新還是太舊，一般而言，都是版本太舊導致的；3、這個安裝包是不是一個依賴包，比如"cowplot"是一個依賴於bioconductor的包，就不能直接用“install.packages("cowplot")”這種方式安裝，要先安裝好bioconductor，再安裝biocLite("cowplot")；

2、go基因富集分析

如果你的原始數據為ENTREZID格式，則不需要通過bitr轉化，如果不是的話，需要通過bitr轉化為ENTREZID格式。如果你不知道啥是ENTREZID和SYMBOL，見下面的例子。

ENTREZID      SYMBOL                Gene name                                                                             location

1501               CTNND2                  catenin delta 2                                                                        5p15.2
154664           ABCA13                   ATP binding cassette subfamily A member 13                       7p12.3
1585              CYP11B2                  cytochrome P450 family 11 subfamily B member 2                8q24.3

go基因富集分析正式開始：

install.packages(xlsx)
install.packages(readxl)
library(xlsx)
library(readxl)
model<-read.xlsx("F:/download/38gene.xlsx",1,header=F)
model<-data.frame(model)
library(clusterProfiler)
GENEID_model = bitr(model, fromType="SYMBOL", toType="ENTREZID", OrgDb="org.Hs.eg.db")
#GENID_LIST=as.vector(t(GENEID_model))
go_model <- enrichGO(GENEID_model, OrgDb = org.Hs.eg.db, ont='ALL',pAdjustMethod = 'BH',pvalueCutoff = 0.05, 
               qvalueCutoff = 0.2,keyType = 'ENTREZID')
write.csv((as.data.frame(go_model)),"F:/download/GENEID_model.csv",row.names =F)
###go富集結果barplot圖
barplot(go_model,showCategory=20,drop=T)
####go富集結果點圖
dotplot(go_model,showCategory=50)
###繪制GO的網絡關系圖
go.BP <- enrichGO(go_model, OrgDb = org.Hs.eg.db, ont='CC',pAdjustMethod = 'BH', pvalueCutoff = 0.05, qvalueCutoff = 0.2, keyType = 'ENTREZID')
plotGOgraph(go.BP)
###ont='CC'也可以改為ont='BP'或ont='MF'