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r语言怎么做go富集分析，go富集分析用r软件做柱状图

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用r语言做数据分析好学吗?1、没有 ， 稍微有一点编程基础就能很快上手，再做上几个例程 ， 基本就可以了 。关键是对每个具体的任务 ， 从整体上想清楚怎么弄，具体的函数有很多都在包（package）里，直接调用就行 。
2、python和r语言各有各的难点，有编程基础的人学python比较容易，有统计基础的人学r语言容易 。相对来说，r语言的门槛要更低一些，但是 ， 学会r语言是很不容易的 。想从事数据分析工作的话 ， python和r语言都应该学 。
3、在进行探索性统计分析时 ， R胜出 。它非常适合初学者，统计模型仅需几行代码即可实现 。Python作为一个完整而强大的编程语言，是部署用于生产使用的算法的有力工具 。开发环境不同 对于R语言，需要使用R Studio 。
r语言怎么查看富集分析的数据【r语言怎么做go富集分析，go富集分析用r软件做柱状图】1、方法/步骤 录入原始数据 。如图所示，原始数据一般采用excel表格来录入 ， 第一列为决策单元序列，比如公司、行业等；后续各列依次是产出和投入变量，切忌产出变量一定要在投入变量前面 。分析效率情况 。
2、打开设置后选择语言管理，选择中文后再辅助功能查看数据集列数即可 。
3、获取表达矩阵，处理TCGA的count数据，1表示为行 。
4、r语言数据分析是查看数据的结构、类型，数据处理 。
R语言:clusterProfiler进行GO富集分析和Gene_ID转换)检查结果，可见geneID展示为gene symbol 。（1）在enrichGO函数中，设置readable = TRUE；(2)用setReadable函数，对GO或者KEGG结果进行转化即可 。
对于没有转换的gene ID ， clusterProfiler也提供了 bitr 方法进行转换ID：可以看到，这里转换ID的对应文件来源于org.Hs.eg.db这个包 。
最近有粉丝反映说，利用clusterProfiler这个包绘制GO富集分析气泡图和柱形图的时候 ， 发现GO条目的名字都重叠在一起了 。气泡图 柱形图 这个图别说美观了，简直不忍直视 。经过我的认真研究，发现跟R版本有关 。
r语言做聚类分析1、同时列联表分析同样适用于比较分别基于物种数据和分类（定性）解释变量数据的样方聚类结果 。
2、下面的R代码生成Silhouette plot和分层聚类散点图 。
3、聚类的包，cluster包，里面包含了pam，agnes等函数，可以十分方便进行聚类计算 。另外有系统自带的stats包，hclust，kmeans等函数 。fpc包做聚类分析，也是可以的 。
4、下面我们用iris数据集来进行聚类分析，在R语言中所用到的函数为hclust 。首先提取iris数据中的4个数值变量 ， 然后计算其欧氏距离矩阵 。
【R语言】解决GO富集分析绘图,标签重叠问题最近有粉丝反映说，利用clusterProfiler这个包绘制GO富集分析气泡图和柱形图的时候，发现GO条目的名字都重叠在一起了 。气泡图 柱形图 这个图别说美观了，简直不忍直视 。经过我的认真研究，发现跟R版本有关 。
GO富集的根本问题在于一个基因对应的GO term有多个 ， 一个term对应多个gene，同时还有层级关系 。这样导致如果一个term显著富集，那和它共享很多基因的term也会显著富集 。
其中2个与生长素信号转导相关，而另外8个则没注释到生长素信号转导相关 ， 简单画一下，即 好，剩下的两个就不替换了 。整体上，ORA模式的富集分析 ， 本身就是经典的抽球案例 ， 感兴趣的自行替换就可以了 。
GSEA基因富集分析R语言版在示意图中基因集S大部分集中在基因列表头部，所以现在这个基因集富集在A组 。基因排序列表有多种方法，像GSEA默认是S2N(Signal-to-Noise Ratio) 。下图展示多种排序方法的计算方法 。
GSEA（Gene Set Enrichment Analysis）基因集合富集分析是一种计算方法 ， 能够判定一个预先定义的基因集合（比如一个GO term或者一条通路）在两种生物学状态间是否呈现统计学上的显著的一致的差别 。
而且，clusterProfiler还支持GSEA的GO、KEGG富集 。
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