R语言GO与KEGG分析，r语言 geo

GO、KEGG富集分析(一)有参情况

1、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。

2、KEGG指的是京都基因与基因组百科全书，通常我们使用KEGG中的pathway模块，将基因映射到某些通路上，了解基因参与生物体中的代谢过程等。

3、Gokegg富集分析是一种生物信息学工具，用于分析一组基因在细胞、组织或生物体中是否具有共同的生物学功能或通路。它可以将不同基因集之间的差异性比较和功能注释结果整合起来，进而预测哪些生物学过程与不同基因集相关联。

4、在进行生物学实验或者生物信息的学习中，都会听说KEGG富集分析，而且该方法在高通量测序分析中已然成为数据分析中必不可少的一环。

R语言KEGG信号通路富集分析(enrichplot、ggplot2、pathview绘图)_百度...

在R语言的世界里，KEGG信号通路的富集分析是一种强大的工具，帮助我们理解基因表达数据背后的生物学过程。

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。

gokegg富集分析意义

Gokegg富集分析是一种生物信息学工具，用于分析一组基因在细胞、组织或生物体中是否具有共同的生物学功能或通路。它可以将不同基因集之间的差异性比较和功能注释结果整合起来，进而预测哪些生物学过程与不同基因集相关联。

GO分析是基于序列信息的，而KEGG分析是基于表达信息的。这意味着GO分析可以在基因还没有被表达的情况下就可以确定其功能，而KEGG分析则必须等到基因被表达出来之后才能进行分析。

GO、KEGG富集分析是我们做生信分析较为常用的部分，它可以将基因与功能相联系起来。GO指的是Gene Ontology，是基因功能国际标准分类体系。

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。富集分析的主要目的是从大量基因数据中找出有生物学意义的模式和功能。

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。

GO富集是组学数据分析常用的手段，通常用来挖掘差异基因中GO term的富集程度。Fishers exact test是常用的统计检验方法，但这种方法存在明显的缺点。

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