ID转换不用慌，biomart帮你忙

大家好，我是Leopard。

大家在处理生物信息数据，比如RNA-seq数据、芯片数据，或者从TCGA数据库下载的数据时，都会遇到各种各样的ID！这些ID就像是我们每个人的身份证，用于对基因进行标识。由于ID来自于不同的数据库，或者说命名的意图不同，所以对于同一个基因，总是有多个不同的ID，最常见的比如entrze ID、ensembl ID、HGNC ID、refseq ID等。

Entrze ID是美国NCBI数据库中的基因标识符，通常是由纯数字表示，比如人类TP53基因的Entrze ID是7157（注意，不同物种的基因ID是不同的）；ensembl ID是欧洲生物信息数据库的基因标识符，都是以ENSG（ensembl gene）四个大写字母开始，后面跟着11位数字，所以ensembl ID的长度通常都是15位，比如人类TP53基因的ensembl ID是ENSG00000141510，值得注意的是ensembl ID不仅包含了两万多个蛋白质编码基因，同样也有很多的假基因、miRNA等，因此它的数量较多，有六万多个，比人类已知的基因数多得多；HGNC ID 是指由人类基因命名委员会（HUGO Gene Nomenclature Committee）指定的基因标识符，该委员会通常对基因赋予一个名字以及一个ID，比如人类TP53基因，其标准的symbol是TP53（相当于简称），标准的名称是tumor protein p53，HGNC ID 是11998。Refseq是美国NCBI提供的基因标准序列（参考序列）数据库，在该数据库中，人类TP53基因的ID是NG_017013。

此外，与某个基因相关的还有GO ID、芯片探针ID、uniprot ID等。所以，当面对众多的ID时，很多初学者是倍感头疼的，明明刚才还很熟悉，穿上个马甲就不认识了。

而且当我们在发表文章时，在文章中呈现的通常都是基因的HGNC symbol，就像TP53，EGFR，KRAS。所以，在进行数据分析前，熟悉ID转换至关重要！

本期，Leopard将给大家介绍Biomart数据库以及R语言中配套的biomaRt包的使用方法，帮助大家轻松实现ID转换。

Biomart是ensembl下属的一个网络数据库，里面包含非常多的信息。biomaRt包是该网站的R语言接口，可以帮助用户在R语言中实现biomart的功能，因此使用该包时必须保证互联网连接通畅！下面将给各位看官介绍biomaRt包的使用方法。

与其他所有bioconductor包一样，biomaRt包的下载也遵循同样的方法：

Biomart目前提供了四种数据库，可以使用listMarts()函数查看：

当处理人类基因时，我们利用useMart()函数选择第一个“ENSEMBL_MART_ENSEMBL”，并将其赋值给，my_mart对象。代码如下：

注意，此处引号中写全称“ENSEMBL_MART_ENSEMBL”也可以！

在ensembl数据库中包含了77个数据集，大家可以使用以下代码查看：

为了进一步操作，我们必须从这77个数据集中选择一个数据集，此处当然是选择人类基因的ensembl数据集咯~代码如下：

至此，数据集的工作已经完成了，下面我们就可以在此数据集中，根据需要进行ID的转换。此工作由getBM()函数完成。该函数有四个参数，通常情况下都需要指定！

1）attributes参数：该参数可以接受一个字符串向量，用来指定输出的数据类型，就是你要什么，比如entrezgene，hgnc_id。

2）filters参数：该参数也可以接受一个字符串向量，用来指定数据的输入类型，比如你的原始信息是基因的ensembl ID，并且有这些基因的染色体位置信息，那么此处的filter就是ensembl ID和chromosome_name等。

3）values参数：与filters参数一一对应，即设定filters的具体的值，也就是你的原始数据。

4）mart参数：此前定义的数据库，此处就是my_dataset。

attributes和filters参数具体的取值可以通过listAttributes()和listFilters()函数查看。只需要在函数中定义mart参数为我们当前选择的my_dataset即可。

下面我们进行几个实战演练。

假设我们有六个基于，其ensembl ID如下：

"ENSG00000242268" "ENSG00000270112" "ENSG00000167578"

"ENSG00000273842" "ENSG00000078237" "ENSG00000146083"

想要将他们转换成对应的基因名字，即hgnc name，代码如下:

大家首先看代码，再来看结果。代码中，attributes参数定义了四个输出项，分别是ensembl_gene_id,chromosome_name，   hgnc_suymbol以及hgnc_id，所以我们的输出有四列。而filters参数定义的是我们的输入项，由于此处我们的原始信息是ensembl_gene_id，因此此处很显然就定义成ensembl_gene_id；values参数接受我们的原始信息；mart参数定义数据集。

大家再来看结果，我们明明输入了6个ensembl_gene_id，但是却偏偏只出来五行结果，ENSG00000273842被漏掉了？还有一个问题，ENSG00000270112怎么没有对应的hgnc信息？其实大家不必惊慌，首先明白一点，并非所有的ensembl_gene_id都有对应的hgnc信息，这是很正常的；其次，由于数据库的更新，某些老旧的ensembl_gene_id会被遗弃，比如这里的ENSG00000273842！

其余基因ID的转换如出一辙，在此不做过多介绍。

我们也可以根据某个GO ID，查看富集到该通路上的基因，比如：

此处返回的是基因的entrez ID和hgnc_symbol，输入是GO:0004707，最后得到共有14个富集在此通路上的基因。当然我们也可以对输出的基因进行限定，比如：

此处我们设定了4个GO ID，然后增加了一个限定条件，就是这些基因必须出现在第17或者第20条或者Y染色体上，最终仅有6个基因返回。

与第四步相反，我们可以根据基因的某个ID，查看它在GO富集中的ID号，比如：

好了，以上就是关于biomaRt包中关于基因ID转换的内容。当然此处只是给大家抛砖引玉，基因ID很多，这个包的功能也很多，但是基本的思想和套路是相似的，大家可以从自己最熟悉的ID入手，尝试几次之后，就可以彻底掌握biomaRt的用法了。不过在这之前，Leopard还是建议大家先搞清楚不同的基因ID到底是怎么来的，至少得知道是谁命名的。

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