本篇文章为大家展示了KEGGgraph怎样根据kgml 文件从pathway中重构出基因互作网络，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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KEGGgraph 包可以解析kgml 文件，从中得到不同对象之间的网络结构，并在此基础上进一步挖掘其中的信息。
KEGGgraph 包提供了以下3种基本功能：
将kgml 文件转换为基因互作网络
用法示例
# 读取hsa00020xml 文件
> mapkG <- parseKGML2Graph("hsa00020.xml",expandGenes=TRUE, genesOnly = TRUE)
> mapkG
A graphNEL graph with directed edges
Number of Nodes = 30
Number of Edges = 101
> nodes(mapkG)
[1] "hsa:1738" "hsa:4967" "hsa:55753" "hsa:1743" "hsa:8801" "hsa:8802"
[7] "hsa:8803" "hsa:3417" "hsa:3418" "hsa:3419" "hsa:3420" "hsa:3421"
[13] "hsa:47" "hsa:2271" "hsa:48" "hsa:50" "hsa:1431" "hsa:4190"
[19] "hsa:4191" "hsa:5091" "hsa:5160" "hsa:5161" "hsa:5162" "hsa:1737"
[25] "hsa:5105" "hsa:5106" "hsa:6389" "hsa:6390" "hsa:6391" "hsa:6392"
> edges(mapkG)
$`hsa:1738`
[1] "hsa:4967" "hsa:55753" "hsa:5160" "hsa:5161" "hsa:5162" "hsa:1737"
$`hsa:4967`
[1] "hsa:3419" "hsa:3420" "hsa:3421" "hsa:3417" "hsa:3418"
$`hsa:55753`
[1] "hsa:3419" "hsa:3420" "hsa:3421" "hsa:3417" "hsa:3418"在 parseKGML2Graph 中，有两个参数，expandGenes 和 genesOnly。
expandGenes 控制是否将基因进行展开，在pathway 中，会有1个KO 对应多个gene的情况，比如下面这种
http://www.kegg.jp/dbget-bin/www_bget?hsa:8801+hsa:8802+hsa:8803">;
expandGenes = TRUE 表示将基因展开，每个基因作为一个节点。
genesOnly 参数控制是否将其他类型的entry （比如compound等类型）展现在network 中，默认值为 TRUE，所以最终得到的network 中节点全部是基因。
通过parseKGML2Graph 这一步我们就可以从一张pathway 中得到基因产物（蛋白）的互作网络， 还需要注意一点，整个网络是一个有向图， 因为基因产物之间的互作关系是由方向性的。
对network 进行可视化
由于自带的可视化不够美观，我们把nodes和edges 写入文件，用cytoscape 进行可视化，用法示例
mapkNodes <- nodes(mapkG)
mapkEdges <- edges(mapkG)
mapkEdges <- mapkEdges[sapply(mapkEdges, length) > 0]
res <- lapply(1:length(mapkEdges), function(t){
name <- names(mapkEdges)[t]
len <- length(mapkEdges[[t]])
do.call(rbind, lapply(1:len, function(n){
c(name, mapkEdges[[t]][n])
}))
})
result <- data.frame(do.call(rbind, res))
write.table(result, "edges.txt", sep = "\t", row.names = F, col.names = F, quote = F)
write.table(mapkNodes, "nodes.txt", sep = "\t", row.names = F, col.names = F, quote = F)导入cytoscape 画出来的图
查询节点的degree信息
对于一个netwrok 而言，每个节点的degree 信息是我们最常用的信息， 示例
> mapkGoutdegrees <- sapply(edges(mapkG), length)
> mapkGindegrees <- sapply(inEdges(mapkG), length)
> degrees <- data.frame(indegrees = mapkGindegrees, outdegrees = mapkGoutdegrees)
> head(degrees)
indegrees outdegrees
hsa:1738 1 6
hsa:4967 2 5
hsa:55753 2 5
hsa:1743 3 3
hsa:8801 4 1
hsa:8802 4 1
由于是有向图，所以有入度 indegrees 和 出度 outdegrees 的概念。
除了以上基础功能外，还可以借助其他的R包进一步挖掘信息，比如在整个基因互作网络， 哪个基因是最关键的。
示例：
> library(RBGL)
> mapkG <- parseKGML2Graph("hsa00020.xml",expandGenes=TRUE, genesOnly = TRUE)
> bcc <- brandes.betweenness.centrality(mapkG)
> rbccs <- bcc$relative.betweenness.centrality.vertices[1L,]
> toprbccs <- sort(rbccs,decreasing=TRUE)[1:4]
> toprbccs
hsa:1743 hsa:2271 hsa:1738 hsa:47
0.21597893 0.16177167 0.14965648 0.09880362对于network 而言，我们一般认为degree 越大的点在这个网络中越重要，所以需要看节点的degree 信息。除了这种基本的认识外，还有很多成熟的算法，从network 中挖掘关键节点。 RBGL 包提供了Brandes 的算法，用来衡量节点在网络中的重要性，上面的结果中，toprbccs 就是我们筛选出的4个比较重要的节点。
使用KEGGgraph包，我们可以方便的从pathway中得到基因户做网络；
可以将network 中的nodes和edges 信息导出，使用cytoscape 可视化；
可以借助其他成熟的算法挖掘基因互作网络中的关键基因；
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新闻标题：KEGGgraph怎样根据kgml文件从pathway中重构出基因互作网络
网站URL：
http://bzwzjz.com/article/jdepdc.html
