已知反应配对：完整技术报告
主要发现：38 个比较有可判断方向的已知酶-代谢物配对，一致比例中位数为 0.55，接近随机水平 0.5；未校正置换 P<0.05 的比较有 4 个，对 38 个比较做 BH 校正后为 0 个：没有比较的方向一致性在多重校正后显著高于随机。
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1 分析目的
相关性无法说明生化上的直接关系。本分析用 KEGG 反应把酶基因与其底物、产物直接连起来，检查差异酶基因与差异代谢物的变化方向是否符合“酶增加 → 产物增加、底物减少”的预期，为相关结果提供独立于统计的生化依据。
2 分析原理
从 KEGG KGML 中提取“KO（酶）→ 反应 → 底物/产物化合物”关系，去掉 ATP、NADH、H₂O、CO₂ 等通用辅因子和小分子。基因经 KO、代谢物经化合物编号连接，得到已知酶-代谢物配对。
方向一致性：在某比较中，若酶基因与产物同向变化，或酶基因与底物反向变化，记为一致；否则不一致；可逆反应无法判断方向，单独计数。一致比例 = 一致数 / 可判断（不可逆）配对数。置换检验：保持代谢物方向和底物/产物角色不变，随机打乱基因的变化方向 1000 次，P = (1 + 随机一致比例 ≥ 观测值的次数)/(1 + 1000)（单侧，检验是否高于随机）。45 个比较各检验一次，perm_fdr 为全部可检验比较的 BH 校正值，判断显著用 perm_fdr。
3 输入数据及预处理
每个比较的差异基因、差异代谢物；KEGG KGML（纳入通路）；基因-KO 映射；代谢物-化合物映射。
4 软件、算法及参数
| 软件 / 函数 | 版本 | 用途与关键参数 |
|---|---|---|
| Python / pandas | 3.11.18 / 3.1.1 | KGML 解析、配对与置换（numpy 随机种子固定） |
5 统计指标解释
下表列出本页出现的全部统计指标和缩写（由页面内容自动生成）。全部术语见术语表。
| 术语 | 中文名 | 英文名 | 定义与读法 |
|---|---|---|---|
| log2FC | 以 2 为底的倍数变化对数 | log2 fold change | 两组均值之比取 log2。本报告统一为 log2(后一组/前一组)，比较名 A_vs_B 中 B 为后一组；log2FC=1 表示后一组是前一组的 2 倍，-1 表示一半。基因的 log2FC 来自服务商 DESeq2 结果；代谢物为两组原始强度均值之比。两组都未检出时没有 log2FC（记为 NA，不是 0）。 |
| P | P 值 | P value | 在原假设（无差异、无相关或无富集）成立时，得到当前或更极端结果的概率，未经多重检验校正。 |
| FDR | 错误发现率 | false discovery rate | 多重检验校正指标，表示在所有判为显著的结果中，预期假阳性所占比例。本报告全部用 Benjamini–Hochberg 方法计算，检验范围在各分析中分别说明（如“该比较的全部配对”“全部可评估通路”）。 |
| BH | Benjamini–Hochberg 校正 | Benjamini–Hochberg procedure | 把 m 个 P 值从小到大排序，第 i 个的校正值为 min(1, min_{k≥i} P_(k)·m/k)。控制 FDR，比 Bonferroni 校正宽松。 |
| r | 相关系数 | correlation coefficient | 本报告中未特别说明时指 Pearson 积矩相关系数，范围 −1 到 1；正值表示同涨同落，负值表示此消彼长，绝对值越大线性关系越强。 |
| r_all | 全样本相关 | correlation across all samples | 30 个样本上的 Pearson r（代谢物未检出的样本不参与），包含组间差异和组内个体差异两部分。 |
| KEGG | 京都基因与基因组百科全书 | Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes | 代谢通路和分子功能数据库。本流程用 KEGG 通路、KO、化合物（C 编号）和反应（R 编号）注释。 |
| KO | KEGG 直系同源编号 | KEGG Orthology | K 开头的编号，把不同物种的同功能基因归为一类，用于把基因映射到通路。 |
| KGML | KEGG 标记语言文件 | KEGG Markup Language | KEGG 通路图的 XML 描述文件，记录每个节点的 KO 或化合物编号、坐标以及反应的底物和产物。 |
6 图表与结果展示
全局结果
- 目的
- 比较各比较中方向一致的比例。
- 坐标轴
- 横坐标为不可逆配对中方向一致的比例；纵坐标为比较。
- 颜色
- 颜色为比较类别。
- 点的形状与大小
- 柱长为比例；右侧数字为一致数/可判断数。
- 图例
- 右侧。
- 显著性标记
- 虚线为 0.5；单侧置换 P 见汇总表 perm_p，45 个比较的 BH 校正值见 perm_fdr。
- 数据筛选
- 只算不可逆反应；没有可判断配对的比较不画。
- 样本与缺失值
- —
- 如何阅读
- 以 perm_fdr 判断是否高于随机；只看未校正的 perm_p 会因 45 次检验产生假阳性（随机情况下约 2 个比较 P<0.05）。
表注：pairs 配对记录数（同一基因-代谢物可经多个反应或通路重复出现）；unique_pairs 去重后的基因-代谢物对；reactions 涉及反应数；pathways 涉及通路数；directional 可判断方向的不可逆配对数（去重）；consistent 方向一致数；consistent_rate 一致比例；perm_p 打乱基因方向的单侧置换 P（1000 次）；perm_fdr 45 个比较的 BH 校正值。
| comparison | pairs | unique_pairs | reactions | pathways | directional | consistent | consistent_rate | perm_p | perm_fdr | category |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| R1_vs_Y1 | 20 | 16 | 9 | 7 | 7 | 6 | 0.8571 | 0.3107 | 1 | A_同水平处理间 |
| R2_vs_Y2 | 19 | 18 | 9 | 2 | 19 | 10 | 0.5263 | 1 | 1 | A_同水平处理间 |
| R3_vs_Y3 | 13 | 13 | 7 | 5 | 8 | 3 | 0.375 | 0.9111 | 1 | A_同水平处理间 |
| R4_vs_Y4 | 42 | 24 | 14 | 8 | 20 | 13 | 0.65 | 0.2278 | 0.9617 | A_同水平处理间 |
| R5_vs_Y5 | 95 | 65 | 32 | 14 | 61 | 34 | 0.5574 | 0.3177 | 1 | A_同水平处理间 |
| R1_vs_R2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | B_R组内跨水平 | |||
| R1_vs_R3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | B_R组内跨水平 | |||
| R1_vs_R4 | 13 | 6 | 6 | 3 | 5 | 1 | 0.2 | 1 | 1 | B_R组内跨水平 |
| R1_vs_R5 | 30 | 19 | 11 | 11 | 11 | 4 | 0.3636 | 0.8561 | 1 | B_R组内跨水平 |
| R2_vs_R3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | B_R组内跨水平 | |||
| R2_vs_R4 | 8 | 7 | 7 | 5 | 5 | 1 | 0.2 | 1 | 1 | B_R组内跨水平 |
| R2_vs_R5 | 17 | 13 | 8 | 7 | 9 | 2 | 0.2222 | 0.8891 | 1 | B_R组内跨水平 |
| R3_vs_R4 | 30 | 19 | 11 | 11 | 14 | 4 | 0.2857 | 0.7522 | 1 | B_R组内跨水平 |
| R3_vs_R5 | 40 | 34 | 16 | 14 | 16 | 8 | 0.5 | 0.5075 | 1 | B_R组内跨水平 |
| R4_vs_R5 | 13 | 7 | 5 | 4 | 6 | 3 | 0.5 | 0.6723 | 1 | B_R组内跨水平 |
| Y1_vs_Y2 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | C_Y组内跨水平 | |||
| Y1_vs_Y3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | C_Y组内跨水平 | |||
| Y1_vs_Y4 | 18 | 16 | 12 | 7 | 15 | 11 | 0.7333 | 0.1179 | 0.8959 | C_Y组内跨水平 |
| Y1_vs_Y5 | 32 | 24 | 11 | 8 | 21 | 16 | 0.7619 | 0.03796 | 0.4081 | C_Y组内跨水平 |
| Y2_vs_Y3 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | C_Y组内跨水平 | |||
| Y2_vs_Y4 | 6 | 6 | 5 | 3 | 6 | 5 | 0.8333 | 0.3616 | 1 | C_Y组内跨水平 |
| Y2_vs_Y5 | 21 | 14 | 7 | 6 | 13 | 7 | 0.5385 | 0.4775 | 1 | C_Y组内跨水平 |
| Y3_vs_Y4 | 5 | 4 | 3 | 4 | 3 | 0 | 0 | 1 | 1 | C_Y组内跨水平 |
| Y3_vs_Y5 | 59 | 48 | 14 | 9 | 48 | 28 | 0.5833 | 0.1668 | 0.9617 | C_Y组内跨水平 |
| Y4_vs_Y5 | 8 | 4 | 1 | 2 | 4 | 0 | 0 | 1 | 1 | C_Y组内跨水平 |
| R1_vs_Y2 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | D_跨水平跨处理 |
| R1_vs_Y3 | 3 | 3 | 1 | 1 | 0 | 0 | D_跨水平跨处理 | |||
| R1_vs_Y4 | 33 | 16 | 11 | 8 | 15 | 5 | 0.3333 | 0.8442 | 1 | D_跨水平跨处理 |
| R1_vs_Y5 | 64 | 44 | 17 | 7 | 33 | 18 | 0.5455 | 0.8551 | 1 | D_跨水平跨处理 |
| R2_vs_Y1 | 15 | 13 | 7 | 4 | 6 | 5 | 0.8333 | 1 | 1 | D_跨水平跨处理 |
| R2_vs_Y3 | 15 | 13 | 11 | 6 | 9 | 5 | 0.5556 | 1 | 1 | D_跨水平跨处理 |
| R2_vs_Y4 | 31 | 22 | 10 | 7 | 19 | 12 | 0.6316 | 1 | 1 | D_跨水平跨处理 |
| R2_vs_Y5 | 71 | 54 | 18 | 8 | 50 | 32 | 0.64 | 0.7343 | 1 | D_跨水平跨处理 |
| R3_vs_Y1 | 24 | 22 | 11 | 6 | 11 | 5 | 0.4545 | 1 | 1 | D_跨水平跨处理 |
| R3_vs_Y2 | 12 | 12 | 5 | 3 | 12 | 8 | 0.6667 | 1 | 1 | D_跨水平跨处理 |
| R3_vs_Y4 | 75 | 52 | 29 | 16 | 44 | 17 | 0.3864 | 0.8312 | 1 | D_跨水平跨处理 |
| R3_vs_Y5 | 98 | 80 | 27 | 13 | 71 | 34 | 0.4789 | 0.982 | 1 | D_跨水平跨处理 |
| R4_vs_Y1 | 84 | 60 | 23 | 17 | 43 | 27 | 0.6279 | 0.2118 | 0.9617 | D_跨水平跨处理 |
| R4_vs_Y2 | 42 | 31 | 17 | 12 | 26 | 14 | 0.5385 | 0.7323 | 1 | D_跨水平跨处理 |
| R4_vs_Y3 | 57 | 46 | 24 | 13 | 34 | 12 | 0.3529 | 0.968 | 1 | D_跨水平跨处理 |
| R4_vs_Y5 | 65 | 42 | 18 | 8 | 38 | 22 | 0.5789 | 0.5604 | 1 | D_跨水平跨处理 |
| R5_vs_Y1 | 84 | 71 | 30 | 21 | 51 | 30 | 0.5882 | 0.1798 | 0.9617 | D_跨水平跨处理 |
| R5_vs_Y2 | 47 | 41 | 22 | 17 | 35 | 21 | 0.6 | 0.04296 | 0.4081 | D_跨水平跨处理 |
| R5_vs_Y3 | 83 | 74 | 27 | 17 | 53 | 37 | 0.6981 | 0.01499 | 0.4081 | D_跨水平跨处理 |
| R5_vs_Y4 | 42 | 26 | 20 | 12 | 24 | 16 | 0.6667 | 0.03896 | 0.4081 | D_跨水平跨处理 |
各比较结果
左侧选择比较。比较名 A_vs_B 中 log2FC = log2(B/A)。
7 结果描述
覆盖。39 个比较的差异分子之间存在 KEGG 反应直接相连的配对，去重配对数中位数为 16，最多的是 R3_vs_Y5（80 对）。
方向一致性。可判断方向的配对数中位数为 16。一致比例在 0.00–1.00 之间，中位数 0.55。未校正置换 P<0.05 的比较为：R5_vs_Y3（0.7）、Y1_vs_Y5（0.76）、R5_vs_Y4（0.67）、R5_vs_Y2（0.6）；45 个比较各做一次检验，按 BH 校正后最小 FDR 为 0.41，均不显著。在 45 次检验中，即使完全随机，也预期约有 2 个比较的 P 小于 0.05。
8 生物学意义
数据支持的观察
差异酶基因与其直接底物、产物的变化方向在整体上并不比随机更一致：多重校正后没有比较显著高于随机。未校正 P 较小的几个比较（多为 R5 与 Y 组的比较）可作为后续查看具体配对的线索，但不能据此认为这些比较中“转录驱动代谢”的证据更强。
需要进一步验证的假设
转录变化与代谢物含量之间往往存在时间滞后，代谢物还受酶活性的翻译后调控、多条通路共享和转运的影响，因此稳态下的方向一致性本来就有限。一致比例高的比较中，具体的一致配对可作为“转录驱动代谢”的候选，需要酶活或通量实验确认。
9 局限性
KEGG 反应是参考通路上的通用反应，不保证本物种中该酶确实催化这一步。代谢物含量同时受多个反应、转运和区室化影响，方向不一致不能否定关系。可判断的配对数通常只有十几到几十个，一致比例波动大。
参考文献
- Kanehisa M, Goto S. KEGG: Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes. Nucleic Acids Research, 2000, 28(1): 27–30.