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IT技术注释

GO、KEGG富集分析（一）有参情况对基因r语言做go注释的描述一般从三个层面进行：
这三个层面具体是指：
得到GO注释
做GO分析的思路：
比如r语言做go注释，在疾病研究的时候r语言做go注释，进行药物治疗之后某些基因的表达量明显的发生r语言做go注释了变化 ， 拿这些基因去做GO分析发现在Biological process过程当中集中在RNA修饰上，然后在此基础上继续进行挖掘 。这个例子就是想启示大家拿到差异表达基因DEG只是一个开始，接下来就应该去做GO注释，之后需要进行一个分析看这些注释主要集中在哪个地方 。假如我们有100个差异表达基因其中有99个都集中在细胞核里，那我们通过GO分析就得到了一个显著的分布 。
GO富集分析原理：
有一个term注释了100个差异表达基因参与了哪个过程，注释完之后（模式生物都有现成的注释包，不用我们自己注释），计算相对于背景它是否显著集中在某条通路、某一个细胞学定位、某一种生物学功能 。
clusterProfiler是一个功能强大的R包，同时支持GO和KEGG的富集分析，而且可视化功能非常的优秀 ， 本章主要介绍利用这个R包来进行Gene Ontology的富集分析 。
进行GO分析时，需要考虑的一个基础因素就是基因的GO注释信息从何处获取 。Bioconductor上提供了以下19个物种的Org类型的包，包含了这些物种的GO注释信息
对于以上19个物种，只需要安装对应的org包，clusterProfile就会自动从中获取GO注释信息，我们只需要差异基因的列表就可以了，使用起来非常方便 。
1.1准备输入数据
待分析的数据就是一串基因名称了 ， 可以是ensembl id、entrze id或者symbol id等类型都可以 。把基因名称以一列的形式排开，放在一个文本文件中（例如命名“gene.txt”） 。Excel中查看，就是如下示例这种样式 。
1.3GO富集分析
加载了注释库之后，读取基因列表文件，并使用clusterProfiler的内部函数enrichGO()即可完成GO富集分析 。
读取基因列表文件，并使用clusterProfiler的内部函数enrichKEGG()即可完成KEGG富集分析 。
此外，clusterProfiler中也额外提供了一系列的可视化方案用于展示本次富集分析结果，具有极大的便利 。
参考：
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GO注释和富集分析GO注释是对某个特定基因功能的描述 。每一条GO注释由一个基因和相应的GO term组成 。这些描述一起构成了当前的生物学认知的“快照” 。关于基因功能的碎片化的认知可能建立在不同的等级之上，这就是为什么每条GO注释总是会引用其基础的证据 。证据以GO“证据码”的形式呈现，具体可能是一个已发表的文献或者创建这条注释的方法 。
所有的GO注释，最终都会被科学文献支持 。GO证据码描述了证据并且粗略的反应了这条注释与直接的实验证据相距多远，以及这条注释是否被专家评估过 。
【R语言】解决GO富集分析绘图，标签重叠问题 前面我给大家详细介绍过
?GO简介及GO富集结果解读
?四种GO富集柱形图、气泡图解读
?GO富集分析四种风格展示结果—柱形图，气泡图
?KEGG富集分析—柱形图，气泡图，通路图
?DAVID GO和KEGG富集分析及结果可视化
也用视频给大家介绍过
?GO和KEGG富集分析视频讲解
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 。前面我给大家展示的基本都是R 3.6.3做出来的图 。很多粉丝可能用的都是最新版本的R 4.1.2 。
我们知道R的版本在不停的更新，相应的R包也在不停的更新 。我把绘制气泡图和柱形图相关的函数拿出来认真的研究了一下，终于发现的症结所在 。
dotplot这个函数，多了个 label_format 参数
我们来看看这个参数究竟是干什么用的 ， 看看参数说明
label_format :
a numeric value sets wrap length, alternatively a custom function to format axis labels. by default wraps names longer that 30 characters
原来这个参数默认值是30，当标签的长度大于30个字符就会被折叠，用多行来展示 。既然问题找到了 ， 我们就来调节一下这个参数，把他设置成100 ， 让我们的标签可以一行展示 。
是不是还是原来的配方，还是熟悉的味道
同样的柱形图，我们也能让他恢复原来的容貌 。
关于如何使用R做GO和KEGG富集分析 ， 可参考下文
GO和KEGG富集分析视频讲解
GO(Gene Ontology)Ontology 首先是出现于哲学领域的一个词汇，后来广泛用于计算机领域，发挥了很重要的作用，再后来这个概念被引入生物领域 。
gene Ontology 是生物中Ontology中一个重要应用 。go项目最初是由研究三种模式生物（果蝇、小鼠和酵母）基因组的研究者共同发起 。是生物信息分析中很重要的一个方法
go是在生物领域应用非常广，可以帮助生物学家对基因产物进行准确的定义（功能、位置），节省时间 。
因为在最开始的时候 ， 生物学家们更多是专注于自己研究的物种/课题，而且每个生物学家对功能等的定义是存在差异的，导致不同实验室/物种不能实现直接的对接（比如A物种内的x基因的功能使用的是a这个词汇进行注释 ， 而B物种内的x基因的功能却使用的是与a同义的词汇b进行注释，这种情况计算机无法识别），就像讲两种语言的人，无法直接进行语言交流 。这种情况导致的问题是，出现了一种阻碍 ， 让问题复杂化了 。所以就有了Ontology在生物领域中的应用，实现“书同文” 。
go定义了基因/基因产物的功能（通过术语）且定义了它们各自之间功能是怎样联系的（关系） 。它组成了一个具有大量term的词汇库，并定义各种term之间的关系（is_a part_of R） 。
GO通过三个方面的术语对基因/基因产物的功能进行描述：分子功能(molecular function) -由基因/基因产物行使的分子水平上的功能； 细胞组件(cellular component)-基因/基因产物产生功能时其在细胞结构上的位置；生物学过程(biological process)-在哪个生物学通路/生物过程发挥作用 。
目前 ， GO 注释主要有两种方法：
（1）序列相似性比对（BLAST）：例如blast2go（将blast结果转化为GO注释）
（2）结构域相似性比对（InterProScan）
blast2go的本地化教程：
在blast2go软件正确安装的情况下 ， 使用blast2go进行go注释，出现无法得到注释结果的问题：
另外还有可能出错的原因是，blast2go无法识别blast高的版本号，当使用高版本的blast的时候，直接将版本号给修改为低版本的就行了，例如（BLASTX 2.2.25 ）
GO 的图形是一个有向无环图
R语言：clusterProfiler进行GO富集分析和Gene_ID转换 ID转换用到的是 bitr() 函数，bitr()的使用方法：
org.Hs.eg.db包含有多种gene_name的类型
keytypes() ：keytypes(x)，查看注释包中可以使用的类型
columns() ：类似于keytypes()，针对org.Hs.eg.db两个函数返回值一致
select() ：select(x, keys, columns, keytype, ...) eg.
函数enrichGO()进行GO富集分析，enrichGO()的使用方法：
举例：
如何给基因组所有的基因做GO和KEGG注释首先打开KEGG搜索界面，如下图 。
Search against输入"hsa"，PrimaryID 类型选择“NCBI-GeneID”，在“Enter objects one per line followed by bgcolor, fgcolor”下方文本框中输入要查询的基因名“GPX1” 。
在“Examples”下方选择“人”的通路 。
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