生物富集分析的前世今生
1、解决了p值后还会遇到另一个问题就是，在我们对鉴定到的差异差异基因做通路富集后，通常会计算一个p值。当某个通路的p值小于0.05（5%）时，我们通常认为这个通路是通过富集得到的。
2、生物富集 生物个体或处于同一营养级的许多生物种群，从周围环境中吸收并积累某种元素或难分解的化合物，导致生物体内该物质的平衡浓度超过环境中浓度的现象，叫生物富集，又叫生物浓缩（bio-concentration）。
3、生物富集，也称为生物浓缩，是指一个生物有机体或处于同一营养水平的许多生物种群积累某些难以从周围环境中分解的元素或化合物，从而使生物有机体中的物质浓度超过环境中的浓度的现象。
4、生物富集现象是指生物体从环境中不断吸收低浓度的农药或其他有害化学物质，并逐渐在其体内积累的能力。生物富集现象通常与食物链有关，因为食物链可以将有害物质从较低营养级的生物传递到较高营养级的生物体内。
5、生物富集一般指生物浓缩。生物浓缩，是指生物有机体或处于同一营养级上的许多生物种群，从周围环境中蓄积某种元素或难分解化合物，使生物有机体内该物质的浓度超过环境中该物质浓度的现象。
6、生物富集作用亦称“生物放大作用”。指通过生态系统中食物链或食物网的各营养级的传递，某些污染物，如放射性化学物质和合成农药等，在生物体内逐步浓集增大的趋势。
R语言:clusterProfiler进行GO富集分析和Gene_ID转换
)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。
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。
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。
GSEA基因富集分析R语言版
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、GO，KEGG富集是定性的分析，GSEA考虑到了表达或其它度量水平的值的影响。GSEA分析不需要指定阈值（p值或FDR）来筛选差异基因，在没有经验存在的情况下分析我们感兴趣的基因集，而这个基因集不一定是显著差异表达的基因。
3、这里使用clusterProfiler里面的 GSEA 函数进行GSEA富集分析，并与使用超几何分布富集（ enricher 函数）的结果进行简单比较， enricher 函数与 GSEA 函数用法基本相同，因此这里只给出 GSEA 的用法及参数。
4、离散型变量系列：配色确实有那味了，但是没想到内置的颜色不够用，可能通路少一点会好。连续型变量系列：然后我发现，不管添不添加配色，都是和默认的配色保持一致，目前猜测可能是颜色不够导致的。
2020年转录组文章到底有多难发?一文说明白!
1、转录组仅是的实验中的一部分，套路式的罗列结果的时代已没过去了，将转录组与其他指标融合在一起，就像本文中，除了转录组，作者还进一步进行了生理指标测定，如叶绿素含量、氧迸发等，基因关联性状，使结果更有说服力。
2、另外，作为一个新兴的领域，10X 单细胞转录组检测到细胞多，数据庞大，信息复杂，对数据分析带来诸多困难，因此算法类的文章(Computational method)也高达76篇。
3、知道小有建树答主 回答量：5万 采纳率：100% 帮助的人：64万 我也去答题访问个人页 展开全部 转录组是不能发文章了。转录组是一类让人既爱又恨的项目，实验门槛低，却是文章泛滥的重灾区。
4、年5月，Nature Communications发表了一篇蚯蚓基因组组装结合10x Genomics单细胞转录组测序探究蚯蚓再生机制的文章。
5、文章一 ：空间转录组测序揭示非小细胞肺癌的空间轨迹 研究背景 肺癌已成为全球癌症死亡的主要原因，占恶性肿瘤的27%。
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