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go富集分析r语言代码,go富集分析及作图
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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、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。目的在于建立一个适用于各种物种的,对基因和蛋白质功能进行限定和描述的,并能随着研究不断深入而更新的语言词汇标准。
3、尽管多重检验的校正可以减少假阳性,但并不能从根本上解决GO(或KEGG)富集的问题。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。
4、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)。
5、单细胞富集分析系列: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。
6、在生物信息学的探索之旅中,我们已经领略了GO数据库在基因通路富集分析中的独特魅力。今天,我们将携手KEGG,这个由日本京都大学Kanehisa实验室精心打造的生物信息宝库,进一步挖掘基因表达的秘密。首先,让我们深入了解KEGG。
【R语言】给富集分析的气泡图加个好看的配色
离散型变量系列:配色确实有那味了,但是没想到内置的颜色不够用,可能通路少一点会好。连续型变量系列:然后我发现,不管添不添加配色,都是和默认的配色保持一致,目前猜测可能是颜色不够导致的。
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。
KEGG数据分析?
1、在生物信息学的世界里,KEGG数据分析是一把钥匙,解锁基因功能和生物学过程的奥秘。让我们一起走进这个领域,看看如何将DAVID的强大功能与R语言的可视化魔法相结合,呈现深度的KEGG富集分析结果。
2、在分析阶段,我们分别对上调和下调基因执行富集分析,设定显著性阈值为0.9。然后,我们将结果可视化,通过kegg_plot函数将上调和下调基因的富集路径以条形图的形式呈现,颜色区分上调(红色)和下调(蓝色)基因,以直观地展示各通路的差异性。
3、KEGG数据库:除了对基因本身功能的注释,我们也知道基因会参与人体的各个通路,基于人体通路而形成的数据库就是通路相关的数据库。而KEGG就是通路相关的数据库的一种。其实通路数据库有很多,类似于wikipathway,reactome都是相关的通路数据库。只是因为KEGG比较被人熟知,所以基本上都做这个分析的。
GEO数据分析——KEGG基因通路富集
1、在分析阶段,我们分别对上调和下调基因执行富集分析,设定显著性阈值为0.9。然后,我们将结果可视化,通过kegg_plot函数将上调和下调基因的富集路径以条形图的形式呈现,颜色区分上调(红色)和下调(蓝色)基因,以直观地展示各通路的差异性。
2、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。
3、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。
4、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。
【R语言】解决GO富集分析绘图,标签重叠问题
1、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。
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。
3、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。
4、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。
5、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)。
6、方法二是方法一的逆向思路,既然可以调大画布,那么反过来,我们也可以调小x轴标签字体。绘图结果:只要我们将纵向柱状图改成横向柱状图,那么就不会存在这种问题。绘图结果:我们只需要将x轴的标签旋转一定的角度,就可以让其不再发生重叠。
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。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。
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。
写在前面 ggplot2是一款风靡全球的绘图R包,可惜的是,我对它的理解只能到入门的水平,本着在实战中学习的理念,我就搜索一下往后可能用得到的图,进行揣摩和优化,然后我发现了一个师兄的公众号,遂跟着这个师兄学习R绘图。公众号在文末。这当然无法达到我们发文章的要求,需要对其进行美化一下。
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