david做go分析教程，david在线go分析

富集分析第二弹

1、GO 功能富集分析、KEGG pathway富集分析、 GSEA 功能富集分析、 reactome 通路富集分析 （1） David ——The D atabase for A nnotation， V isualization and I ntegrated D iscovery ，支持在线进行GO功能富集分析。

2、输入数据 --- 富集分析结果：一共四列，第一列为富集分析term名称，第一列为这个term包含的基因个数，第三列为P值或FDR，第四列为term中包含的基因列表，基因与基因之间一“/”隔开，如下图所示。

3、若N接近∞，超几何分布可视为二项分布。注意二项分布是有归还 (with replacement) 的抽取。然后计算得到的p-value通过Bonferroni校正之后，以0.05为阈值（小于0.05），满足此条件的GO term定义为显著富集。

4、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。最后ES就是KS的最大方差值。step 检验ES的显著性。

非模式生物GO、KEGG富集分析

1、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。对于模式生物，GO和KEGG富集分析实现起来比较容易，对于非模式生物来说还是需要花点时间和精力。对于模式生物的GO和KEGG富集分析，网上教程案例挺多的。

2、KEGG分析是通过对基因的表达信息进行分析来确定基因的功能的。GO分析和KEGG分析的主要区别在于它们所依据的数据不同。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。

3、GO GO是Gene ontology的缩写，GO数据库分别从功能、参与的生物途径及细胞中的定位对基因产物进行了标准化描述 即对基因产物进行简单注释，通过GO富集分析可以粗略了解差异基因富集在哪些生物学功能、途径或者细胞定位。

4、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。

5、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。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。

【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。前面我给大家展示的基本都是R 3做出来的图。很多粉丝可能用的都是最新版本的R 2。

基因集合功能富集分析，是一个常常被谈起的话题，甚至近期都有不少新方法或算法被提出。感兴趣的朋友可以去了解。这份教程，只与大伙说最简单，但也是使用最为广泛的一种富集分析模式。无论是不是 TBtools 用户，理论上来说，都可以轻松理解并掌握，从原理到实践。写到一半，其实我已经不想写了。

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。让我们通过clusterProfiler包的enrichKEGG函数揭开这一神秘面纱，首先，从DOSE包获取一组基因的EntrezID，这是通路分析的基础。

单细胞富集分析我最常用的是 分组GSVA ，但最近用到了GO分析，就复习一下GO和KEGG富集分析及绘图。载入无比熟悉的pbmc.3k数据集 (已注释好，数据准备见 monocle )pbmc3k数据集只有1个样本，没办法区分HC和病例组。

导航GO世界 GO，基因功能分类的黄金标准，它将基因功能划分为分子功能、细胞组分和生物过程三大领域。富集分析的核心是理解前景基因（如差异表达基因）中特定GO term在特定领域中的占比是否显著高于背景基因（所有基因）。

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