Metascapeを用いたGene Ontology Enrichment Analysis (GO解析) 入門 + スライド６，７の内容を修正しました。

1. Metascapeを用いた
Gene Ontology Enrichment Analysis(GO解析) 入門
2019.10.04
生体防御医学研究所
情報生物学分野
金 賢正
第3回KyushuBioinformaticsCommunity勉強会

2. 目次
1. GO enrichment analysis
1. Gene ontology
2. GO enrichment analysis
3. GO enrichment analysis Tools
2. Metascape
1. Express analysis
2. Custum analysis

3. 目次
1. GO enrichment analysis
1. Gene ontology
2. GO enrichment analysis
3. GO enrichment analysis Tools
2. Metascape
1. Express analysis
2. Custum analysis

4. 1.1 Gene ontology
Gene ontologyとは？
膨大な数の遺伝子を効率的に説明するため、
各特徴により遺伝子を区別して定義をするプロ
ジェクトであるGOコンソーシアムによる遺伝子
のアノテーション情報 Cellular component
(細胞の構成要素)
Molecular function
(分子機能)
Biological process
(生物学的プロセス)
例．”ヘモグロビン”等
例．”ミトコンドリア”等
例．”糖代謝”等
• 大きく３つに分類されて、それらは各々階層構造
を持つ
• GO Termは定義されたアノテーション情報で、
通し番号がふられる
(例. GO: 0006783 = heme biosynthetic process)

5. GO enrichment analysisとは？
遺伝子リスト（発現変動遺伝子等）に対して、
密に含まれているGO Termを統計的に検出す
る解析
• マイクロアレイ実験や次世代シーケンシング
(NGS)などで得られたデータは大量な遺伝子含
むため、機能ごとにグループ化して解析する必
要がある
• 英語ではGO analysis(GO解析) 又は GO
enrichment analysisと表記される場合が多い Aho, Tommi; Almusa, Henrikki; Matilainen, Jukka;
Larjo, Antti; Ruusuvuori, Pekka; Aho, Kaisa-Leena; et
al. (2015): Gene Ontology enrichment analysis for the
unconditionally essential genes.. PLOS ONE. Figure.
1.2 GO enrichment analysis
例)

6. R パッケージ ウェブサイト
例
• GOFunction
• goProfiles
• Goseq
• Gostats
• clusterProfiler
• topGO など
• DAVID
• GENEONOLOGY
• Gorilla
• gProfiler
• Metascape など
長所
Rユーザーは使いやすい
(Bioconductor)
遺伝子の数に制限がない
誰でも使いやすい
（アクセスが良い）
短所 Rが初めての人は使いづらい
インプットできる遺伝子の数が限ら
れている場合が多い (主に3,000個)
1.3 GO enrichment analysis tools
• 現在は主にRやウェブ上で解析が行われている

7. 1.3 GO enrichment analysis tools
R パッケージ ウェブサイト
例
• GOFunction
• goProfiles
• Goseq
• Gostats
• clusterProfiler
• topGO など
• DAVID
• GENEONOLOGY
• Gorilla
• gProfiler
• Metascape など
長所
Rユーザーは使いやすい
(Bioconductor)
遺伝子の数に制限がない
誰でも使いやすい
（アクセスが良い）
短所 Rが初めての人は使いづらい
インプットできる遺伝子の数が限ら
れている場合が多い (主に3,000個)
• 現在は主にRやウェブ上で解析が行われている

8. 目次
1. GO enrichment analysis
1. Gene ontology
2. GO enrichment analysis
3. GO enrichment analysis Tools
2. Metascape
1. Express analysis
2. Custum analysis

9. 特徴
• どのような機能を持つ遺伝子が多いかを早く直感的に確認できる
• 遺伝子リストは複数のリストデータも使用可能
• 遺伝子名のフォーマットはEntrez Gene ID、Gene Symbol、RefSeq、
Ensemblなど多数対応
• 2015年に開発され、現在もこまめに更新されている
• 遺伝子3000個まで解析可能
とにかく使いやすい！
ウェブ上で簡単にヒト・マウス・ラット
などのGO解析ができるツール
2. Metascape

10. 検索エンジンにて
簡単にアクセス可能
Metascapeへアクセス

11. トップページ

12. 解析を行うセッション
トップページ

13. 基本的な解析用の
チュートリアル
トップページ

14. Excelでも実行できる
(Add-inで、windowsのみ)
トップページ

15. インプットファイルには色んな
フォーマットが使える
2.1 Express analysis

16. テストデータ
(Gene Symbol)で実行
12
データをインプット

17. Input as speciesと
Analysis as speciesを
H.sapiensに設定
1
2
データをインプット

18. 処理中

19. • Bar Graph Summary (Figure 1.)
• Gene Lists(Table 1.)
• Gene Annotation(Table 2.)
• Pathway and Process Enrichment
Analysis(Table 3., Figure 2.)
• Protein-protein Interaction Enrichment
Analysis(Figure 3.)
解析結果のリスト
解析結果のページ

20. • Gene List Report Excel
Sheets
• Gene List Report PPT file
• All in One Zip File
解析結果をエクセルやパワーポ
イント(遺伝子リスト)、zipファ
イル(すべての結果)でダウン
ロードできる
解析結果のページ

21. コンマ区切りの.csvファイル
(テストデータ)をダウンロード
2.2 Custom analysis
実験目的に応じてより細かくオプションの設定が出来る
インプット用データをダウンロード

22. インプットファイルにより、
自動に項目が選択される
Input as speciesとAnalysis as
speciesをH.sapiensに設定
データをインプット
1
2
3

23. Custom analysisのページ

24. Custom analysisのページ
インプットファイルにより、
自動的に選択される

25. Custom analysisのページ

26. 詳細なアノテーションソースを
選択できる
Annotationの設定

27. Annotationの設定

28. Annotationの設定
設定した項目に変更される

29. フィルタリング
必要な場合、各項目について
フィルタリングできる

30. フィルタリング

31. Membershipの設定
1
2

32. Annotationより詳細にカテゴリー
が設定できる
例えば、”polymerase”と入力
したらpolymeraseに関連する
termが表示される
Membershipの設定

33. Membershipの設定

34. Enrichmentの設定

35. 解析に使用するP-valueなどを
変更出来る
Enrichmentの設定

36. 解析結果のページ

37. 解析結果をダウンロード
解析結果の図やテーブル
をzipファイルでダウン
ロード可能

38. AnalysisReport

39. AnalysisReport

40. Metascapeを引用した論文リスト（ホームページ>About>Citations）