在 RStudio
中使用 BiocManager
安装包
| install.packages("BiocManager") |
| install.packages("ggplot2") |
安装对应版本的 Rtools
详细指导说明
安装连接
安装完成后,使用命令安装 KEGGREST
以及所需要的相关包
| BiocManager::install("KEGGREST") |
| BiocManager::install("fmcsR") |
| ~~devtools::install_git("https://github.com/cran/RbioRXN.git")~~ |
包加载
| library(KEGGREST) |
| ~~library(RbioRXN)~~ |
查看KEGG数据库包含的数据
获取单个数据集中的数据
| pathway<- keggList("pathway") |
| head(pathway) |
对单个数据库进行组织的选择
| org <-keggList("pathway","hsa") |
| head(org) |
如下图所示:

从上面可以看出keggList不仅可以提取单个数据集还可以获取对应物种的信息。在这里我们发现同样的通路编码ID却不一样,map+num泛指KEGG中的所有通路;has+num指的是人类物种的通路信息。
获取所有的代谢反应和化合物数据
| keggAll = get.kegg.all() |
| save(keggAll,file="C:/data/metabolism/database/KEGG/keggAll.Rdata") |
提取数据
| reaction=keggAll$reaction |
| write.csv(reaction," reaction.csv") |
| compound=keggAll$compound |
| write.csv(compound," compound.csv") |
至此我们就可以将KEGG中的数据提取到本地进行接下来的分析处理。
提取方法参考
数据提取参考
绘制气泡图
参考
【推荐】国内首个AI IDE,深度理解中文开发场景,立即下载体验Trae
【推荐】编程新体验,更懂你的AI,立即体验豆包MarsCode编程助手
【推荐】轻量又高性能的 SSH 工具 IShell:AI 加持,快人一步