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)。

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很明顯，這些差異的基因必然與功能改變密切相關(guān)，例如，比較患病個體與正常個體的組織表達(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，需要考慮的一個基礎(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，計算這些差異基因同GO 分類中某(幾)個特定的分支的超幾何分布關(guān)系，GO 分析會對每個有差異基因存在的GO 返回一個p-value，小的p 值表示差異基因在該GO 中出現(xiàn)了富集。

GO、KEGG富集分析(一)有參情況

GO富集分析原理： 有一個term注釋了100個差異表達(dá)基因參與了哪個過程，注釋完之后（模式生物都有現(xiàn)成的注釋包，不用我們自己注釋），計算相對于背景它是否顯著集中在某條通路、某一個細(xì)胞學(xué)定位、某一種生物學(xué)功能。

例如，討論這些差異基因主要映射到哪些GO或KEGG分類條目中，以說明基因表達(dá)的改變會導(dǎo)致哪些調(diào)控途徑原有功能失調(diào)，進(jìn)而與表型聯(lián)系起來。通常稱這種分析為GO、KEGG富集分析。

KEGG指的是京都基因與基因組百科全書，通常我們使用KEGG中的pathway模塊，將基因映射到某些通路上，了解基因參與生物體中的代謝過程等。

盡管多重檢驗的校正可以減少假陽性，但并不能從根本上解決GO（或KEGG）富集的問題。GO富集的根本問題在于一個基因?qū)?yīng)的GO term有多個，一個term對應(yīng)多個gene，同時還有層級關(guān)系。

怎樣對一組蛋白或基因做GO分析

1、蛋白質(zhì)或者基因可以通過ID對應(yīng)或者序列注釋的方法找到與之對應(yīng)的GO號，而GO號可對于到Term，即功能類別或者細(xì)胞定位。 功能富集分析： 功能富集需要有一個參考數(shù)據(jù)集，通過該項分析可以找出在統(tǒng)計上顯著富集的GO Term。

2、1 準(zhǔn)備輸入數(shù)據(jù) 待分析的數(shù)據(jù)就是一串基因名稱了，可以是ensembl id、entrze id或者symbol id等類型都可以。把基因名稱以一列的形式排開，放在一個文本文件中（例如命名“gene.txt”）。

3、最廣為人知的富集分析做法是把上調(diào)、下調(diào)基因分別或者合并，拿來做GO和KEGG富集分析。經(jīng)常有一些數(shù)據(jù)集，拿差異基因做得不到結(jié)果，那是因為確實富集不到任何通路，是正常的。

當(dāng)前題目：r語言做go分析 r語言進(jìn)行g(shù)o分析
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