gokeggr语言 go语言核心36讲

go分析和kegg分析意义

go是计算机编程语言。KEGG基因组破译方面的数据库。

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。

GO分析好比是将基因分门别类放入一个个功能类群的篮子，pathway则是将基因一个个具体放到代谢网络中的指定位置。

类似的，在GO分析中：KEGG通路中对富集的计算也十分类似。因此通过上述一顿操作猛如虎后的，即可得到基因n是否在M/k 类中富集（N）的概率（P）。既然P-value 针对的是极端情况，那就让情况更极端一些好了。

GO的基本描述单元是GO terms。GO主要包括三个分支： 生物过程(biological processes)、分子功能(molecular function)和细胞组成(cellular components)，用于描述基因产物的功能。GO中使用了is_a、part_of和regulates三种互作关系。

例如，讨论这些差异基因主要映射到哪些GO或KEGG分类条目中，以说明基因表达的改变会导致哪些调控途径原有功能失调，进而与表型联系起来。通常称这种分析为GO、KEGG富集分析。

RNA-seq分析(三)DESeq2

1、在shell下写R语言脚本 vim DESeqR ；运行脚本 Rscript DESeqR。 或者进入R，分别执行每行的命令 导出SY14_VSBY474csv所有基因的表格，可用于GSEA差异分析 导出SY14_up.csv，可用于GO、KEGG通路分析。

2、在双末端RNA-seq实验中，有左右两个对应的read来自相同的DNA片段。在进行双末端read进行比对时，来自同一DNA片段的高质量的一对或单个read可以定位到参考序列上。

3、对于RNA-seq raw counts，方差随均值增长。如果直接用size-factor-normalized read countsgokeggr语言：counts(dds， normalized=T) 进行主成分分析，结果通常只取决于少数几个表达最高的基因，因为它们显示gokeggr语言了样本之间最大的绝对差异。

4、看到这里，相信大家已经完全理解gokeggr语言了RNA-Seq数据标准化的流程了。

5、DESeq2和EdgeR都可用于做基因差异表达分析，主要也是用于RNA-Seq数据，同样也可以处理类似的ChIP-Seq，shRNA以及质谱数据。这两个都属于R包，其相同点在于都是对count data数据进行处理，都是基于负二项分布模型。

6、DESeq2 常常用于 RNA-Seq 数据分析，也有用于微生物组数据分析的 。 DESeq 可以直接处理 FPKM 、 FTPM 、 TPM 及 CPM 数据，在处理微生物数据时用 OTU 数据。 本贴就简单说说 DESeq2 是如何校正数据的。

【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gokeggr语言，利用clusterProfiler这个包绘制GO富集分析气泡图和柱形图gokeggr语言的时候gokeggr语言，发现GO条目的名字都重叠在一起gokeggr语言了。气泡图 柱形图 这个图别说美观了gokeggr语言，简直不忍直视。经过我的认真研究，发现跟R版本有关。

2、但是该方法存在一个很大的问题，那就是当x轴标签数量很多时，那么就无法通过这样的方法进行解决了。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。

3、最近小Q在做自然选择分析，分析完之后简单粗暴的对候选基因做了富集分析，并做了展示，比起气泡图，我模仿了另一种作图方式，显示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R语言画富集分析示意图（非气泡图）。

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、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。

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