GO富集分析简单介绍
1、step 1：计算富集得分（Enrichment Score）。按顺序从头到尾逐个比较L中的基因与S中的基因，加和统计量，如果两者相同就增加KS统计量，反之就减少KS统计量。增加的多少与这个基因和表型的相关性有关。
2、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。
3、分析，可以找到富集差异基因的GO分类条目，寻找不同 样品的差异基因可能和哪些基因功能的改变有关。
4、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。
5、clusterProfiler是一个功能强大的R包，同时支持GO和KEGG的富集分析，而且可视化功能非常的优秀，本章主要介绍利用这个R包来进行Gene Ontology的富集分析。
GO富集分析
BP在GO富集分析中是指生物过程（Biological Process），它是指生物体内基因和蛋白质之间的相互作用，包括细胞的生长、发育、代谢等生命活动过程。
Gokegg富集分析是一种生物信息学工具，用于分析一组基因在细胞、组织或生物体中是否具有共同的生物学功能或通路。它可以将不同基因集之间的差异性比较和功能注释结果整合起来，进而预测哪些生物学过程与不同基因集相关联。
step 1：计算富集得分（Enrichment Score）。按顺序从头到尾逐个比较L中的基因与S中的基因，加和统计量，如果两者相同就增加KS统计量，反之就减少KS统计量。增加的多少与这个基因和表型的相关性有关。
单细胞转录组基础分析七:差异基因富集分析
本文是参考学习 单细胞转录组基础分析七：差异基因富集分析 的学习笔记。可能根据学习情况有所改动。
生物学过程（通路）是受基因表达调控的，一条通路中富集的差异表达基因数目越多，这条通路整体的表达紊乱的可能性就越大。
xGenomics单细胞转录组基本流程如下图所示，我们最终得到的是一个表达矩阵，此矩阵一般每行为基因，每列为细胞。其实这个矩阵就是每个细胞所有的基因表达情况。
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