锐客网

  1. 首页 > 睿知 > >

go富集分析 python,GO富集分析的意义

经验分享睿知

1.常规直方图(ggplot2)的横轴是genecounts，或者用logP也可以 ， 填入对应的P值或genecounts 。首先，我们来看看这个表中每一列的含义 ， 这个表中没有提到富集 foldenrichment ， 所以我们很容易理解上面三张图的横坐标，即Count、GeneRatio和foldenrichment 。

1、转录组不求人系列(十三当富集 分析完成后，得到下面的分析结果，就可以画图了 。富集 分析结果的可视化无非就是柱状图和气泡图，但是公司默认的绘图确实很丑，还是要自己修改 。1.常规直方图(ggplot2)的横轴是genecounts，或者用logP也可以 ， 填入对应的P值或genecounts 。ggplot画图的好处是可以做很多调整 。

一种使用geom_bar()函数，气泡图类似于散点图使用geom_point()函数 。三、上下同时显示(ggplot2)很多时候，研究人员得到差异基因后，上下基因分别为富集，需要在显示中同时体现出来 。前面提到过 ， metascape可以做的:转录组不求人系列(十二):最喜欢的差异基因GO，KEGG 富集 分析细胞文章中用到的工具 。此外，前面提到的气泡图还可以显示多组结果:naturecommunications (4): gg的图表再现 。

2、2020-12-17水稻、小麦GO 富集 分析RNAseq常规的方法是先筛选出差异表达的基因，然后对筛选出的差异表达基因做GO富集-2/ 。在去GO富集-2/之前，先确定你所研究的物种在GO富集-2/软件包中是否有基因与GO的对应关系 。如果没有，就需要根据物种的功能注释文件提取基因和GO的对应关系 。当然，如果你对一些新组装的基因感兴趣，也可以通过运行blast2go等电子注释方法 ， 获得基因对应的GO信息 。

3、非模式生物GO、KEGG 富集 分析GO ， KEGG 富集 分析是我们生活写作中常用的部分分析，可以把基因和功能联系起来 。GO指的是基因本体论，是基因功能的国际标准分类体系 。目的是建立一个适用于各种物种，定义和描述基因和蛋白质功能，并能随着研究的深入而更新的语言词汇标准 。GO分为三个部分:分子功能(MF)、生物过程(BP)和细胞成分(CC) 。

4、非模式基因GO 富集 分析:以玉米为例 使用OrgDb转自Y叔AnnotationHubclusterProfiler具体函数列(x):显示当前对象的哪些数据keytypes(x):哪些keytypes可以作为keytypes参数keys ， keytyp，...)的select or键:返回当前数据对象的键(类似于它包含的内部值)select(x ， 

5、RNA-seq(9# # # # # # # # # # # # # # -1/的统计基础是超几何分布 。简单来说，根据下面的Fisherexacttest公式 ， 为每个GO或KEGGterm计算一个p值p(M/K)并安装clusterProfiler 。对于未转换的geneID，clusterProfiler还提供了bitr方法来转换ID 。可以看到，这里转换ID的对应文件来自于包org.Hs.eg.db，在开始富集-2/，之前先看看GO和Kegg富集分析:Import data的方法和参数，这是一个集成的数据 。这里需要用到的只是entrezID列和最后一列(logFC):由于Cluster Profiler富集分析推荐的输入文件是EntrezID，所以这里提取EntrezID 。接下来可以进行富集-2/:KEGG Path富集函数用法类似GO 富集 分析方法:Kegg/我们继续使用上面的数据 。:这里我们使用clusterProfiler中的GSEA函数进行GSEA 富集 分析，并与使用超几何分布富集(enricher函数)的结果做一个简单的比较 。enricher函数的用法和GSEA函数基本相同，这里只给出GSEA的用法和参数 。

6、生物 富集 分析的前世今生 biology 富集在生物信息中起着重要的作用 。做生物信息分析，总会遇到这样那样的富集 分析，比如GO 。大多数情况下，我们使用在线分析来解决问题 。会不会出现这样的情况，当我们无法使用online 分析的时候 ， 如何在我们感兴趣的基因上做富集呢？这似乎是一个非常有趣的问题...然后我们将追溯到生物学的前世富集今天...比如我们现在就遇到了这样一个问题:从数据来看，我们鉴定的6个基因中有4个在这个通路上 。显然，这种病毒与这种途径有着特殊的联系，但似乎有些事情不太对劲 。

7、GO和KEGG 富集倍数(FoldEnrichment前面我们简单介绍了ggplot2绘制KEGG 富集柱形图 。其实GO 富集结果的显示比KEGG要复杂一点，因为GO还可以进一步分为三类 。BP:生物过程，生物学过程 。MF:分子功能，分子功能 。CC:细胞成分，细胞成分 。所以在画图的时候，我们需要区分这三类 。

我们用富集 分析的结果表来解释一下这三张图中横坐标的具体含义 。首先 ， 我们来看看这个表中每一列的含义 。这个表中没有提到富集 foldenrichment ， 所以我们很容易理解上面三张图的横坐标 ， 即Count、GeneRatio和foldenrichment 。
8、单细胞之 富集 分析-3:GO和KEGG 富集 分析及绘图【go富集分析 python,GO富集分析的意义】Single Cell富集-2/Series:Single Cell富集-2/我最常使用分组GSVA，但我最近使用GO 分析 。加载极其熟悉的pbmc.3k数据集(带注释，数据准备看monocle)pbmc3k数据集只有一个样本，无法区分HC和病例组 。

    推荐阅读


    上一篇：六足机器人速度分析 matlab,六轴机器人速度可以达到多少

    下一篇：微信公众号推广 分析