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上万基因富集分析,基因GO富集分析柱状图解读

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RNA-Seq(9富集-3/)是最广为人知的方法，就是分别或通过组合使GO和Kegg富集-3/ 。基因富集分析该模型用于检验某条路径中出现的一组基因的显著性，生物学富集-3/前世生物学富集在生物信息中起着重要的作用 ， 做生物信息分析 ， 总会遇到这样或那样的情况富集 。

1、RNA-Seq(9最广为人知的富集 分析方法是分别增减基因或者将它们组合起来使GO和Kegg富集-3 。经常有一些数据集，差基因得不到结果，因为富集得不到任何访问是正常的 。试试GSEA ， 不取差基因，取全基因，作为输入 。GSEA和围棋的区别，KEGG 分析:围棋，KEGG 分析更多的是依赖于基因，而实际上是基因( 。GSEA发现基因集合与整个基因的表达式矩阵有一致的差异，因此它可以考虑基因GO和KEGG 富集这两个定性的 。

2、GO、KEGG 富集 分析(一对基因的描述一般是从三个层面进行的:这三个层面具体指的是获取GO标注做GO的思路分析；比如在疾病研究过程中，有些基因的表达在药物治疗后发生了明显的变化 。拿这些基因to do GO分析发现Biologicalprocess侧重于RNA修饰，然后在此基础上继续挖掘 。这个例子是为了启发大家，得到差分表达式基因DEG只是一个开始，接下来要做GO注释，接下来需要做a 分析来看看这些注释主要集中在哪里 。

GO富集分析Principle:One $ term注释100个差分表达式基因它参与了哪个过程 。标注完成后(所有模式生物都有现成的标注包 ， 不需要我们自己标注)，计算是否显著集中在某个途径或相对于背景的某个细胞学位置 。ClusterProfiler是一个强大的R包，同时支持GO和KEGG的富集-3/，可视化功能非常优秀 。本章主要介绍使用这个R包的GeneOntology的富集-3/ 。
【上万基因富集分析,基因GO富集分析柱状图解读】
3、怎么 分析关注的功能 基因集在转录组结果中表现如何?得到转录组数据后，很多人最关心的是差异基因富集分析，说明了基因中实验中样本差异的体现 。但是有的时候，我们在设计实验的时候，已经特别注意到了某些函数的基因 set 。那么分析这些基因套在实验中不同的比较组之间是如何表现自己的呢？今天推荐一个相关的方法分析 。基因Set富集分析(GSEA)GSEA(geneset enrichment Analysis)是针对基因表达数据的研究项目 。

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