找出cluster的差異基因并進(jìn)行GO和KEGG分析

1、對(duì)于以上19個(gè)物種，只需要安裝對(duì)應(yīng)的org包，clusterProfile就會(huì)自動(dòng)從中獲取GO注釋信息，我們只需要差異基因的列表就可以了，使用起來非常方便。

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2、GO分析和KEGG分析的主要區(qū)別在于它們所依據(jù)的數(shù)據(jù)不同。GO分析是基于序列信息的，而KEGG分析是基于表達(dá)信息的。

3、此前的分析我們按轉(zhuǎn)錄特征把細(xì)胞分成了很多類別，例如seurat聚類分析得到的按cluster分類，singleR分析得到的按細(xì)胞類型分類，monocle分析得到的按擬時(shí)狀態(tài)（state）分類。

4、GO、KEGG富集分析是我們做生信分析較為常用的部分，它可以將基因與功能相聯(lián)系起來。GO指的是Gene Ontology，是基因功能國際標(biāo)準(zhǔn)分類體系。

如何從眾多go生物學(xué)分析中選取出需要的生物過程

GO分析有三個(gè)過程，GO_CC細(xì)胞組分，GO_BP生物過程， GO_MP分析功能，首先轉(zhuǎn)換成 ENTREZID ，然后利用 clusterProfiler 函數(shù)。

很明顯，這些差異的基因必然與功能改變密切相關(guān)，例如，比較患病個(gè)體與正常個(gè)體的組織表達(dá)譜，不難想到這些表達(dá)顯著改變的基因參與了疾病或免疫相關(guān)的生物學(xué)過程、信號(hào)通路等，基因表達(dá)水平的失調(diào)與疾病肯定密不可分。

進(jìn)行GO分析時(shí)，需要考慮的一個(gè)基礎(chǔ)因素就是基因的GO注釋信息從何處獲取。

GO分析 根據(jù)挑選出的差異基因，計(jì)算這些差異基因同GO 分類中某(幾)個(gè)特定的分支的超幾何分布關(guān)系，GO 分析會(huì)對(duì)每個(gè)有差異基因存在的GO 返回一個(gè)p-value，小的p 值表示差異基因在該GO 中出現(xiàn)了富集。

R語言GEO數(shù)據(jù)挖掘:步驟四:富集分析KEGG,GO

1、3 GO富集分析 加載了注釋庫之后，讀取基因列表文件，并使用clusterProfiler的內(nèi)部函數(shù)enrichGO()即可完成GO富集分析。讀取基因列表文件，并使用clusterProfiler的內(nèi)部函數(shù)enrichKEGG()即可完成KEGG富集分析。

2、前景基因：指的是我們所要進(jìn)行富集的基因，一般是基因的ID 背景基因：指的是前景基因在某個(gè)基因集合進(jìn)行富集，這個(gè)基因集合就是背景基因 描述信息：每個(gè)GO的Term的屬性，或者是每個(gè)KO號(hào)或者map號(hào)的屬性。

3、把他設(shè)置成100，讓我們的標(biāo)簽可以一行展示。是不是還是原來的配方，還是熟悉的味道 同樣的柱形圖，我們也能讓他恢復(fù)原來的容貌。

4、安裝clusterProfiler：對(duì)于沒有轉(zhuǎn)換的gene ID，clusterProfiler也提供了 bitr 方法進(jìn)行轉(zhuǎn)換ID：可以看到，這里轉(zhuǎn)換ID的對(duì)應(yīng)文件來源于org.Hs.eg.db這個(gè)包。

5、scale_y_discrete則調(diào)節(jié)label過長的情況，讓圖片看起來 更美觀。3)檢查結(jié)果，可見geneID展示為gene symbol。（1）在enrichGO函數(shù)中，設(shè)置readable = TRUE；(2)用setReadable函數(shù)，對(duì)GO或者KEGG結(jié)果進(jìn)行轉(zhuǎn)化即可。

網(wǎng)頁題目：kegg和go的r語言包 go語言和r語言
分享路徑：http://jinyejixie.com/article18/dcdgjdp.html

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