R语言软件进行GO分析，r语言如何分析数据

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生存分析R语言绘图——ggsuvplot介绍及实例

surv.median.line = none， #画一条水平或者垂直得生存中位值线，允许的值有c(none， hv， h， v). v：垂直vertical， h：水平horizontal.risk.table = FALSE， #是否显示风险table。

然后我们进行生存曲线的分析，使用futime和fustat两列，首先根据是否发生删失对数据进行处理。可以看到发生删失的都带上了加号。

反正你就记住一个例子，我要研究汽车发生故障，我也应该用生存分析，因为我既关心是不是有故障，我还关心用了多久(跑了多远)才出故障，就是既有time，又有event，Time-to-event data就用生存分析。

go富集分析是什么意思如下：富集分析(Enrichment Analysis) 是一种广泛应用于生物信息学Q 研究的统计方法，主要用于检验一个基因集合中某些功能或特征的富集程度。

step 1：计算富集得分（Enrichment Score）。按顺序从头到尾逐个比较L中的基因与S中的基因，加和统计量，如果两者相同就增加KS统计量，反之就减少KS统计量。增加的多少与这个基因和表型的相关性有关。

GO富集分析原理简介和DAVID的GO富集分析方法操作演示寻找差异表达的基因并挖掘它们可能的功能，是我们进行RNA测序的最主要目的。

通过该项分析可以找出在统计上显著富集的GO Term。该功能或者定位有可能与研究的目前有关。GO功能分类是在某一功能层次上统计蛋白或者基因的数目或组成，往往是在GO的第二层次。

1、)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。

2、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。

3、你可以直接导入基因号和GO/KEGG编号的对应关系到R里面，然后用clusterProfiler进行数据分析” 。在如何构建的问题上，网上也有许多文章进行了介绍。构建 OrgDb 时，需要 gene_info 和 gene2go 。

4、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。

5、第一列为GO term的ID，点击GO ID，可显示这个GO term包含的所有基因：再点击这个GO ID，就可以链接到 http：//amigo.geneontology.org 官网，可以查看GO的具体信息。

6、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。

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R语言是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。

R语言是S语言的一种实现。S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。

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