蛋白ID：深入解析KEGG和GO富集分析

数据库

2023-12-28 19:43:21

揭示蛋白质集的奥秘：使用蛋白ID进行KEGG和GO富集分析

引言

在蛋白质组学研究中，了解蛋白质的潜在生物学功能至关重要。KEGG和GO数据库是两个宝库，提供了丰富的基因和蛋白质功能信息。本文将指导您使用蛋白ID进行KEGG和GO富集分析，为您提供揭开蛋白质集生物学秘密的强大工具。

第一步：蛋白ID转换

大多数KEGG和GO数据库使用UniProt数据库ID来识别蛋白质。因此，您需要将您的蛋白ID转换为UniProt数据库ID。您可以使用以下资源：

UniProt ID映射：https://www.uniprot.org/uploadlists/
DAVID功能注释工具：https://david.ncifcrf.gov/tools.jsp
蛋白组学ID转换和映射工具：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/protein/translate.cgi

第二步：UniProt ID转换

获取UniProt数据库ID后，将其转换为相应的KEGG和GO ID。以下工具推荐：

KEGG数据库：https://www.kegg.jp/
GO数据库：http://geneontology.org/
BioMart：https://www.biomart.org/

第三步：KEGG和GO富集分析

有了KEGG和GO ID，就可以使用富集分析工具进行实际分析了。以下工具广受欢迎：

DAVID：https://david.ncifcrf.gov/
GOrilla：http://cbl-gorilla.cs.technion.ac.il/
Enrichr：https://maayanlab.cloud/Enrichr/

这些工具让您可以上传您的ID列表，并获取有关富集途径、GO术语和其他功能注释的报告。

示例

让我们以蛋白ID Q9H4B1为例：

UniProt数据库ID：P62805
KEGG ID：K01416
GO术语：GO:0003674（分子功能），GO:0005515（蛋白质结合）

使用富集分析工具，我们可以发现Q9H4B1与“细胞周期”途径和“蛋白激酶活性”GO术语显著相关。

代码示例

如果您熟悉Python编程语言，可以使用以下代码进行KEGG和GO富集分析：

import numpy as np
import pandas as pd
from goatools.go_enrichment import GOEnrichmentStudy

# 加载您的蛋白ID列表
protein_ids = pd.read_csv("protein_ids.csv", header=None)

# 将UniProt ID转换为KEGG和GO ID
uniprot_ids = [convert_to_uniprot_id(protein_id) for protein_id in protein_ids]
kegg_ids = [convert_to_kegg_id(uniprot_id) for uniprot_id in uniprot_ids]
go_ids = [convert_to_go_id(uniprot_id) for uniprot_id in uniprot_ids]

# 执行KEGG和GO富集分析
kegg_study = GOEnrichmentStudy(
    protein_ids=kegg_ids,
    gene_ontology=False
)
go_study = GOEnrichmentStudy(
    protein_ids=go_ids,
    gene_ontology=True
)
kegg_results = kegg_study.run_study()
go_results = go_study.run_study()

# 打印结果
print("KEGG富集结果：")
print(kegg_results)
print("GO富集结果：")
print(go_results)