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要看编译器分析的结果 。很多公司提供的分析的测序结果都广泛采用这种方法，导致很多后续的分析与实验结果不一致，下面结合enrichment 分析的结果表来解释一下这三个图中横坐标的具体含义，后者是功能富集 ， 即基因集合(多个基因)可能显著关注哪些功能，比如选择如何使用cytoscap for go 分析如何使用cytoscap for go 分析下面的例子忘记了参数{jsonrpc:2.0 。

1、GO和KEGG富集倍数(FoldEnrichment前面我们简单介绍了ggplot2绘制KEGG富集柱图 。其实围棋浓缩结果的展示比KEGG要复杂一点，因为围棋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 。

下面结合enrichment 分析的结果表来解释一下这三个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foldenrichment，所以我们很容易理解上面三个图的横坐标，分别是Count、GeneRatio和Foldenrichment 。

2、非模式生物GO、KEGG富集 分析GO，KEGG enrichment 分析是我们信息分析中常用的部分 ， 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) 。

3、一些GO及KEGG 分析的知识 Reference:同样，在GO 分析中，KEGG途径中的富集计算也很相似 。因此，基因N在M/k类中是否富集(N)的概率(P)可以通过上述运算得到 。既然Pvalue是针对极端情况的，那我们就把情况变得更极端一些 。即从总的N个基因(背景基因)中提取N个基因(前景基因) ， 其中I个基因落入满足要求的总的M个基因中 。前面公式中讨论的概率运算是在ik/m的情况下得到的概率 。

4、单细胞之富集 分析-3:GO和KEGG富集 分析及绘图单细胞富集分析 Series:单细胞富集分析我最常使用分组GSVA，但我最近使用GO 分析，所以我将复习GO和KEGG富集分析和绘图 。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 。

5、Go语言内存管理(三Go语言相比C语言的一大优势就是自带GC功能，但是GC也不是没有成本的 。写C语言时 ， 函数中声明的变量在函数退出后会自动释放，因为这些变量是分配在堆栈上的 。如果期望函数退出后变量的数据仍然可以被访问 ， 就需要调用malloc方法来申请堆上的内存 。如果程序不再需要这个内存，调用free方法来释放它 。Go语言不需要你调用malloc来分配堆空间，编译器会自动分析找出需要malloc的变量，使用堆内存 。

于是你在一个函数中使用了dict:make(MapGo富集是组学data 分析的常用手段，通常用于探究GOterm在不同基因中的富集程度 。Fisher的sexacttest是一种常用的统计检验方法，但这种方法有明显的缺点 。很多公司提供的分析的测序结果都广泛采用这种方法，导致很多后续的分析与实验结果不一致 。在这种情况下 ， 有其他算法来弥补这些缺点 。(文中例子来自《基因本体论手册》)Fisher的sexacttest是基于超几何分布计算的，单边检验是超几何检验 。

m:所研究物种的基因数量；n:研究样本中的基因数量；Mt:群体中注释为termt(GO entry t)的基因数；Nt:样本中注释为termt的基因数 。随机变量Xt表示样本中观察到的术语数量 。根据超几何，观察到k个termt的概率P(Xt)为:零假设H0:样本中termt的数量与总体中termt的总数不呈正相关 。
6、测试go平台测完的数据在哪儿看结果【go分析结果教程,process结果分析教程】前者是功能性标注，即每个基因可能参与哪些pathwayterms或GOterms ， 没有阈值 。后者是功能富集，即一个基因集(多个基因)可能显著关注哪些功能 ， 比如选择p 。

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