R语言做基因go分析 r语言分析geo数据

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：

R语言GEO数据挖掘：步骤三：进行基因差异分析

用limma包，这里注意，limma包是对基因芯片表达矩阵的分析，不能对逆转录RNAseq表达矩阵进行分析（因为数据特征不同），RNAseq需要用另一种方法

解读此表

但是上面的用法做不到随心所欲的指定任意两组进行比较，所有还有下一种方法

处理好了分组信息，再自定义比较元素

自定义函数进行比较

热土和火山图都是傻瓜式的，只要的前面得出的deg数据(也就是基因差异表达数据）是正确的

R语言GEO数据挖掘：步骤四：富集分析KEGG,GO

把之前R语言做基因go分析的数据设置好之后R语言做基因go分析，后面R语言做基因go分析的富集分析也是傻瓜式R语言做基因go分析的

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