GO、KEGG富集分析(一)有参情况
1、GO富集分析原理： 有一个term注释了100个差异表达基因参与了哪个过程，注释完之后（模式生物都有现成的注释包，不用我们自己注释），计算相对于背景它是否显著集中在某条通路、某一个细胞学定位、某一种生物学功能。
2、KEGG指的是京都基因与基因组百科全书，通常我们使用KEGG中的pathway模块，将基因映射到某些通路上，了解基因参与生物体中的代谢过程等。
3、最广为人知的富集分析做法是把上调、下调基因分别或者合并，拿来做GO和KEGG富集分析。经常有一些数据集，拿差异基因做得不到结果，那是因为确实富集不到任何通路，是正常的。
4、单细胞富集分析我最常用的是 分组GSVA ，但最近用到了GO分析，就复习一下GO和KEGG富集分析及绘图。载入无比熟悉的pbmc.3k数据集 (已注释好，数据准备见 monocle )pbmc3k数据集只有1个样本，没办法区分HC和病例组。
r语言怎么查看富集分析的数据
打开设置后选择语言管理，选择中文后再辅助功能查看数据集列数即可。
然后进行富集分析 需要注意的点：expr输入的表达矩阵必须为：SummarizedExperiment或者SingleCellExperiment ExpressionSet 或者别的什么对象。如果是dataframe的话需要转换为matrix。
可以通过插入TSS对象变量控制器对r语言向量查看。用fgets函数读取文件中某行的数据，某列数据就必须读入每行的第几个字符，再存入到一个字符串当里。
首先，打开 TBtools GO 富集分析界面 整体如上，一共三个文件：具体示例如下 点击 Start ，随后等待即可。完成时会有弹窗提示。
一般的VCF文件都很大，用手动提取里面的信息肯定不大现实。用 vcfR 就可以轻松实现。vcfR 自带测试文件 vcfR_test 。就用这个文件来操作一下吧。
R语言:clusterProfiler进行GO富集分析和Gene_ID转换
1、对于没有转换的gene ID，clusterProfiler也提供了 bitr 方法进行转换ID：可以看到，这里转换ID的对应文件来源于org.Hs.eg.db这个包。
2、)检查结果，可见geneID展示为gene symbol。（1）在enrichGO函数中，设置readable = TRUE；(2)用setReadable函数，对GO或者KEGG结果进行转化即可。
3、你可以直接导入基因号和GO/KEGG编号的对应关系到R里面，然后用clusterProfiler进行数据分析” 。在如何构建的问题上，网上也有许多文章进行了介绍。构建 OrgDb 时，需要 gene_info 和 gene2go 。
go富集分析是什么意思
1、GO分析 根据挑选出的差异基因，计算这些差异基因同GO 分类中某(几)个特定的分支的超几何分布关系，GO 分析会对每个有差异基因存在的GO 返回一个p-value，小的p 值表示差异基因在该GO 中出现了富集。
2、GO富集是组学数据分析常用的手段，通常用来挖掘差异基因中GO term的富集程度。Fishers exact test是常用的统计检验方法，但这种方法存在明显的缺点。
3、GO、KEGG富集分析是我们做生信分析较为常用的部分，它可以将基因与功能相联系起来。GO指的是Gene Ontology，是基因功能国际标准分类体系。
4、GO富集分析原理简介和DAVID的GO富集分析方法操作演示 寻找差异表达的基因并挖掘它们可能的功能，是我们进行RNA测序的最主要目的。
5、GO富集分析原理： 有一个term注释了100个差异表达基因参与了哪个过程，注释完之后（模式生物都有现成的注释包，不用我们自己注释），计算相对于背景它是否显著集中在某条通路、某一个细胞学定位、某一种生物学功能。
6、首先，打开 TBtools GO 富集分析界面 整体如上，一共三个文件：具体示例如下 点击 Start ，随后等待即可。完成时会有弹窗提示。
【R语言】解决GO富集分析绘图,标签重叠问题
1、最近有粉丝反映说，利用clusterProfiler这个包绘制GO富集分析气泡图和柱形图的时候，发现GO条目的名字都重叠在一起了。气泡图 柱形图 这个图别说美观了，简直不忍直视。经过我的认真研究，发现跟R版本有关。
2、在是否需要构建的问题上，我看到徐洲更在 功能注释后如何做富集分析 中提到 “你不需要构建Orgdb，因为Orgdb的用途是进行基因编号和GO/KEGG的转换。
3、其中2个与生长素信号转导相关，而另外8个则没注释到生长素信号转导相关，简单画一下，即 好，剩下的两个就不替换了。整体上，ORA模式的富集分析，本身就是经典的抽球案例，感兴趣的自行替换就可以了。
4、功能富集分析： 功能富集需要有一个参考数据集，通过该项分析可以找出在统计上显著富集的GO Term。该功能或者定位有可能与研究的目前有关。 GO功能分类是在某一功能层次上统计蛋白或者基因的数目或组成，往往是在GO的第二层次。
5、生物富集在生物信息中有着重要的地位，做生物信息分析的时候总会遇到这样或者那样的富集分析，比如GO富集分析等。大多数情况下我们都是使用线上在线分析解决。
关于基于R语言的go富集分析讲解和r语言gsea富集分析的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。