3种方法注释你的甲基化探针

关于表达芯片的公共数据库挖掘我这边以及差不多把改写的推文在2年前就写完了，但表达芯片毕竟只占芯片市场的半壁江山，还有大量的非表达芯片，比如大名鼎鼎的甲基化芯片。关于甲基化，我们公众号教程非常少，主要是因为我本人在短暂的6年生物信息学工作经验中并没有实际负责过这样的项目，而我们公众号90%教程都是我写的，极少的投稿里面，只有 850K甲基化芯片数据的分析 让我印象深刻，所以我的学徒也是跟着这个教程在学习甲基化芯片数据处理。

但是学徒反馈说这个教程没有提到芯片的探针如何注释到基因，所以就安排他做了这个补充，下面让我们看学徒的表演！

甲基化芯片背景

甲基化芯片原理：https://www.jianshu.com/p/c4f758e0399d

芯片主要分为EPIC和450k两种，EIPC也就是850k，两种探针的都是以cg开头的数字编号，所谓注释也就是提取这些探针的所对应的信息，例如，探针序列的CpG位置信息，对应的基因信息，染色体上的位置信息，等等。很多包在安装的时候都会自动下载这些注释信息，并包装在一起，如果我们想要自己注释这些探针，就要考虑如何获取独立的注释信息。而所需要注释数据的，大部分都来自于两个数据库，GEO和TCGA。

下面介绍三种提取注释信息的方法

# 方法一：从UCSC Xena下载

直接从UCSC Xena相应的癌症甲基化数据库里下载对应的文件。可以看到是来自GPL16304平台的芯片，其实和下面要介绍的从GEO下载注释信息是一样的，不过TCGA的探针数可能会少于45w，大约39w，因为提前过滤了一些低质量的探针。

# 方法二：从GEO下载对应平台的注释文件

在GEO的官网platform下搜索Illumina HumanMethylation450，可以看到450k的芯片主要来自三个平台，探针数也是不一样的，TCGA中下载时一般都会标明来自那个平台，从GEO中下载数据都会得知平台的信息。直接进入对应平台的介绍就可以了。

看一下最常见的GPL13534平台的内容

可以看到有1295个GSE数据集来自这个平台，可以利用的数据相当多，这里给出了一部分数据的概览

表格中展示了部分信息，直接下载然后就可以提取我们需要的注释信息了，485577个探针一个不差，可能是因为我网速的问题，只有下载CSV这个的时候速度比较快，其他速度都非常感人

可以看到信息非常全面了，但实际上我们并用不到这么多，有下面这些就够了

ids<-a[,c("IlmnID",
          "Infinium_Design_Type",
          "CHR",
          "UCSC_RefGene_Name",
          "UCSC_RefGene_Group",
          "UCSC_CpG_Islands_Name",
          "Relation_to_UCSC_CpG_Island")]

#可以看到，包含了探针的名称，探针类型（可用来去批次），染色体编号，对应的基因名，在染色体上的位置信息，以及与CpG岛的位置信息，这样就可以注释差异的探针了

# 方法三：从ChAMP包中提取

这个方法严格来说其实是从ChAMP依赖的两个注释包中提取的，但是我又懒又笨，懒得看原始的包里数据藏在哪里了，ChAMP包在做甲基化分析的时候也很方便，而其中champ.filter函数直接就提取好了

myimport <- champ.import(directory=system.file("extdata",package="ChAMPdata"))
myImport=myimport#包里的演示代码有个小细节错了，没有区分大小写，无伤大雅的
myfilter <- champ.filter(beta=myImport$beta,pd=myImport$pd,detP=myImport$detP,beadcount=myImport$beadcount)
View(hm450.manifest.hg19)
View(probe.features)#两个信息是一样的，包已经把我们需要的信息自动提取了

850k和450k本质上没有什么区别，所以方法都是通用的。

写在后面

以上教程，来自于2019年9月份学徒，谢谢大家观看！

实际上，芯片探针如果有坐标，也可以参考：对bed格式的基因组区间文件进行基因注释

表达芯片的公共数据库挖掘系列推文感兴趣的也可以去看看；

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