ensembl_id转换之两种方法比较

一个基因在不同的数据库有不同的名字:
1.Entrez gene ID:我们一般说的Gnen ID即Entrez gene ID,是用一串数字表示的(在NCBI里面用)
2.Gene Symbol:可以理解为基因的官方名称,如TP53
3.Ensembl ID:Ensembl ID形式:ENSG00000223972

思路:实现 两者的转换,首先要找对原ID和你要注释的ID的对应关系
怎么找对对应关系呢?
可以用R包,如org.Hs.eg.db
也可以加载相关文件,如gene2ensembl,gene2accession,gene_info
下载地址:[ftp://ftp.ncbi.nlm.nih.gov/gene/DATA/]
理解这个原理后我们再实际操作一下:

方法一:利用encode数据库的gtf注释转换ensembl_id

加载需要ID转换的文件

load('input_exprSet.Rdata')
head(exprSet)
exprSet
library(stringr) 
ids=data.frame(ensembl_id=str_split(rownames(exprSet),
                                    '[.]',simplify = T)[,1],
               median=apply(exprSet,1,median)
)
head(ids)
head(ids$ensembl_id)

因为表达矩阵的行名点前面的部分就是ensembl_id,所以用str_split(rownames(exprSet),'[.]',simplify = T)[,1]取出前面部分
median=apply(exprSet,1,median)对每一行计算中位数


ids

加载gencode数据库的gtf注释文件

load('human_geneInfo_genecode_v25.rda')#gencode数据库的gtf注释
head(human_geneInfo_genecode_v25)#可以看到有symbol和ensembl的对应关系
human_geneInfo_genecode_v25
s2e=human_geneInfo_genecode_v25[,c(4,6)]#取出symbol和ensembl的对应关系
head(s2e)
s2e
table(ids$ensembl_id %in% s2e$ensembl)
QQ截图20190719155942.jpg

可以看到我们需要的表达矩阵的ensembl_id在gencode数据库的gtf注释能找到25103个,只有31个找不到

利用数据库的gtf注释文件转换ensembl_id

ids=ids[ids$ensembl_id %in% s2e$ensembl,]
#取出在gencode数据库的gtf注释中能找到的ensembl_id
ids$symbol=s2e[match(ids$ensembl_id,s2e$ensembl),2]
#match返回其第二个参数中第一个参数匹配的位置
# 把s2e的ensembl按照ids$ensembl的顺序一个个取出来,从而得到ids$symbol这一列
QQ截图20190719160550.jpg
length(unique(ids$symbol))
head(ids) 
ids=ids[order(ids$symbol,ids$median,decreasing = T),]#把ids$symbol按照ids$median排序
QQ截图20190719160807.jpg

可以看到整个ids的行都按照median的大小排列了

ids=ids[!duplicated(ids$symbol),]#取出不重复的ids$symbol
dim(ids) 
exprSet= exprSet[rownames(ids),]#取出表达矩阵中ids有的行
微信截图_20190719161238.png
rownames(exprSet)=ids$symbol#把ids$symbol变为exprSet的行名
exprSet[1:4,1:4]  
dim(exprSet)

进行转换成功

方法二:org.Hs.eg.db包来注释ensembl_id

加载需要转换的数据,提取出其中的ensembl_id(和前面是一样的)

rm(list = ls())  ## 魔幻操作,一键清空~
load('input_exprSet.Rdata')
library(stringr) 
ids=data.frame(ensembl_id=str_split(rownames(exprSet),
                                    '[.]',simplify = T)[,1],
               median=apply(exprSet,1,median)
)
head(ids)
head(ids$ensembl_id)
ids

这里用的是org.Hs.eg.db包来注释ensembl_id,可以把org.Hs.eg.db包理解为一个数据存储包,里面含着对应探针ID关系

library(org.Hs.eg.db)
g2s=unique(toTable(org.Hs.egSYMBOL))
head(g2s)
提取出SYMBOL信息
g2e=unique(toTable(org.Hs.egENSEMBL)) 
head(g2e)
提取出ENSEMBL信息
s2e=merge(g2e,g2s,by='gene_id')
整合两个数据,得到ENSEMBL和SYMBOL的对应关系
table(ids$ensembl_id %in% s2e$ensembl)
微信截图_20190719163248.png

这里可以看到,用这个方法,又一半的基因在注释包中找不到

得到对应关系后进行ensembl_id转换,方法和上面的就是一样的了

ids=ids[ids$ensembl_id %in% s2e$ensembl,]
#取出在gencode数据库的gtf注释中能找到的ensembl_id
ids$symbol=s2e[match(ids$ensembl_id,s2e$ensembl),2]
#match返回其第二个参数中第一个参数匹配的位置
# 把s2e的ensembl按照ids$ensembl的顺序一个个取出来,从而得到ids$symbol这一列
length(unique(ids$symbol))
head(ids) 
ids=ids[order(ids$symbol,ids$median,decreasing = T),]#把ids$symbol按照ids$median排序
ids=ids[!duplicated(ids$symbol),]#取出不重复的ids$symbol
dim(ids) 
exprSet= exprSet[rownames(ids),]#取出表达矩阵中ids有的行
rownames(exprSet)=ids$symbol#把ids$symbol变为exprSet的行名
exprSet[1:4,1:4]  
dim(exprSet)
微信截图_20190719163534.png

可以看到只有14224个基因注释成功

小结:关于ensembl_id转换的方法,是没有标准答案的,最好是选取尽可能多的你的基因的注释,找到最适合你数据基因的注释方法

最后

感谢jimmy的生信技能树团队!

感谢导师岑洪老师!

感谢健明、孙小洁,慧美等生信技能树团队的老师一路以来的指导和鼓励!

文中代码来自生信技能树jimmy老师!

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,921评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,635评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,393评论 0 338
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,836评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,833评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,685评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,043评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,694评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 42,671评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,670评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,779评论 1 332
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,424评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,027评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,984评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,214评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,108评论 2 351
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,517评论 2 343