代谢组kegg富集

### 代谢组学 KEGG 通路富集分析概述 KEGG 通路富集分析对于代谢组学研究至关重要，旨在识别在特定条件下显著变化的代谢通路。这种方法不仅能够揭示哪些代谢路径受到实验条件的影响，还能提供关于这些路径如何影响生物系统的深刻见解[^1]。 #### 分析方法 为了执行有效的代谢组学 KEGG 通路富集分析，通常采用以下几种策略： - **数据预处理**：首先需要对原始代谢组学数据进行标准化和归一化处理，去除批次效应和技术噪声。 - **映射至 KEGG 数据库**：将检测到的代谢物与 KEGG 中已有的化合物条目相匹配，这一步骤可以通过多种工具完成，如 MetaboAnalyst 或者 MSEA (Metabolite Set Enrichment Analysis)[^3]。 - **统计测试**：应用超几何分布或其他合适的统计模型来评估某一集合内的代谢产物是否随机分布在所有可能的 KEGG 路径上，或者它们更倾向于聚集于某些特定路径之中[^2]。 - **可视化结果**：最终的结果往往以气泡图等形式展示出来，直观地表现出各个通路的重要性及其关联强度。 ```python import pandas as pd from statsmodels.stats.multitest import multipletests from matplotlib import pyplot as plt def kegg_enrichment_analysis(metabolites, pathway_map): """ Perform KEGG enrichment analysis on a set of metabolites. Parameters: metabolites : list List of identified metabolites from the experiment. pathway_map : dict Dictionary mapping pathways to their associated metabolites. Returns: DataFrame containing enriched pathways with adjusted p-values. """ # Count occurrences of each pathway among input metabolites counts = {pathway: sum(1 for m in metabolites if m in genes) for pathway, genes in pathway_map.items()} # Calculate hypergeometric test P-value for each pathway... results = [] for path, count in counts.items(): n_total_genes_in_pathway = len(pathway_map[path]) N_all_metabolites = len(set().union(*list(pathway_map.values()))) # Hypergeometric distribution calculation here... results.append((path, pvalue)) df_results = pd.DataFrame(results, columns=['Pathway', 'PValue']) _, corrected_pvalues, _, _ = multipletests(df_results['PValue'], method='fdr_bh') df_results['Corrected_PValue'] = corrected_pvalues return df_results[df_results.Corrected_PValue < 0.05].sort_values('Corrected_PValue') # Example usage would involve passing lists/dicts representing your experimental data into this function. ``` #### 常用工具 多个软件平台支持上述流程的不同部分： - **MetaboAnalyst** 是一款广泛使用的在线服务平台，提供了从数据上传到最后报告生成的一站式解决方案。 - **MSEA** 提供了一种基于 R 的包来进行代谢物集富集分析。 - **R 和 Python 库** 如 `gseapy`、`clusterProfiler` 等也具备强大的功能，允许研究人员自定义工作流并深入挖掘数据。 #### 结果解读 当获得富集分析的结果后，重要的是要仔细审查那些被标记为显著的通路，并考虑其生物学背景下的实际意义。例如，在癌症研究中发现 Warburg 效应相关通路的变化可能是肿瘤细胞能量代谢重编程的一个标志；而在植物胁迫响应的研究里，则可能会关注光合作用或次级代谢产物合成等通路的状态改变。