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超几何分布 GO富集分析

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富集 分析包括超几何 分布、GSEA 分析 。分析| GO 富集 分析从我来群开始就一直听到GO富集分析这几个字 ， 很多人解释的比较清楚，比如GO 分析学习笔记 ， 庚的基因表达分析(中)富集 分析，转录组导论(8):，R统计-Chao几何-2/R统计(03):Chao几何-2/zhi Hu(zhi Hu . com)R Chao有四个函数可用 。

1、差异基因通路 富集 分析的统计学假设和关于p值的理解富集分析(基因富集分析，GSEA)的基本思想是，如果一个生物过程在当前的研究中出现异常，那么协同工作的基因被选为与该过程相关的基因集是大概率事件 。分析比较一个通路中的富集概率[过表达的差异基因集]与总基因集中的富集概率[随机选择的同数基因集]是否有显著差异 。如果存在显著差异，则认为该途径在当前研究中 。

【超几何分布 GO富集分析】富集 分析可以用来解读一组基因背后的生物学知识 ， 揭示它们在细胞内或细胞外起什么作用 。Chao 几何 分布是一个离散统计量分布，描述了从有限总体中成功抽取的指定类型的样本数 。是生物信息学中常用的统计分布模型 。Gene 富集 分析该模型用于检验某一通路中出现的一组基因的显著性 。在概率论中，Super几何分布是一种离散概率模型分布

2、【RDOSE】疾病本体语义相似性及 富集 分析Diseaseontology(DO)疾病本体是从疾病的角度对基因进行注释 。DO对于高通量测序结果向临床对应的转化非常重要 。剂量包提供了DOterms与gene 分析的语义相似性 ， 为生物学家探索疾病与基因功能的相似性提供了更大的可能性 。富集 分析包括超几何 分布、GSEA 分析 。先来了解一下DOSE package提供的五种基因语义相似度评价方法 ， 两个富集-3/methods:Chao几何-2/和GSEA ， 以及疾病和基因集合的比较方法 。

3、go 富集 分析结果怎么写文章1首先我们需要简单总结一下GO富集-3/的结果，并做出明确的结论 。比如“本研究通过GO富集-3/，我们发现XXX途径在XXX条件下是显著的 。原因可以从以下几个方面来说明:介绍go 富集 分析的原理和方法，让读者了解这个分析的基本流程和原理，说明在实验设计和数据处理中采取了哪些措施来保证分析结果的可靠性和生物学意义，说明为什么这个途径在这个条件下是显著的8可以从以下几个方面延伸:讨论该通路与其他通路的相互作用和影响 ， 分析其在生物过程中的作用分析该通路在其他条件下的情况富集情况，比较不同条件下的差异，将该通路与其他实验结果进行比较；和/12 . 36867 . 665

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