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go和kegg分析教程,go分析和kegg分析后怎么分析

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【go和kegg分析教程,go分析和kegg分析后怎么分析】kegg、go 分析和kegg-2/含义GO 分析和KEGG 分析是生物信息学中常用的 。gsea的选择(三个都是在做的过程中发现被充实分析的) ， 经过搜索，初步结论是go ， kegg是一个具有显著富集差异的基因，gsea是一个具有富集差异的基因，只要它参与，也可以参与p值为0.049的浓缩，但是去，-0，只有有意义的基因才能被富集 。在这种情况下，gsea是对go的一种补充 ， kegg，对不太显著的基因也可以进行富集 ， 分析，使所有不同的基因物尽其用，所以围棋之后，kegg，gsea也可以做，因为是一种充实 ， 只有文章展示的时候才会有筛选，而且只有写好的go，kegg和用gsea做go的选择 ， keggR包:做go，keggR包，然后用什么数据和数据格式做图形展示 ， 直接从R包开头就可以了 。
1、非模式生物GO、KEGG富集 分析GO，KEGG enrichment 分析是我们生活信息中常用的部分分析，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) 。
2、RNA-Seq(9最广为人知的富集分析方法是将GO和KEGG富集的上调和下调基因分离或组合分析 。往往有一些数据集，使用差异基因无法得出结果 。那是因为不丰富任何通路是正常的 。试试GSEA ， 不是取不同的基因，而是取所有的基因作为输入 。GSEA和GO的区别，KEGG 分析: GO ， KEGG 分析更多的是依赖于不同的基因，但实际上对于某些基因是分析(忽略差异不显著的基因)，而GSEA是从所有基因的表达矩阵中找出协同差异的 。所以差异不大的基因GO可以考虑，KEGG富集是定性的分析，GSEA考虑了表达或其他测量水平的影响 。
3、 分析|GO富集 分析从我来群里就一直听到分析这几个字 。到现在 ， 第二年的研究基本结束了 。我从未做过，也不会去做 。一般的理解是，一个功能基因在自己的基因集中所占的比例高于所有具有该功能基因的比例 。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)enrichment 分析，转录组导论(8): Enrichment 分析 。我不研究模型植物，现有OrgDb可能存在版本问题 。
但是！但是！我还有一个关于是否以及如何构建OrgDb的问题 。在是否有必要构建的问题上，我看到徐洲在函数注释分析后如何丰富中提到“你不需要构建一个Orgdb，因为Orgdb的目的是转换基因数和GO/KEGG 。可以直接将基因编号和GO/KEGG编号的对应关系导入R ， 然后使用clusterProfiler进行data 分析” 。
4、如何从众多go生物学 分析中选取出需要的生物过程1如果你愿意努力，可以通过R语言得到基因本体和途径富集数据，并可视化 。使用的R包可以是GOSim(GO 分析) ， 也可以是cluego，clue GO是Cluster Profiler(GO

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