用R语言做GO富集分类柱状图代码，r语言柱形图

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网页在线做富集分析

1、支持在线进行pathways通路分析 (KEGG PATHWAY， Reactome， Biocyc， Panther)，关联疾病分析diseases (KEGG DISEASE， OMIM， NHGRI GWAS Catalog)，和GO 功能富集。北大团队做的。

2、再做GSEA富集分析，在此之前需要对输入gene list做一下处理，包括三步：输入文件准备好了尽可以进行GSEA富集分析了：不要问我为什么要pvalueCutoff设置0.8，因为一直调大到0.8才富集到结果。。

3、根据挑选出的差异基因，计算这些差异基因同GO 分类中某(几)个特定的分支的超几何分布关系，GO 分析会对每个有差异基因存在的GO 返回一个p-value，小的p 值表示差异基因在该GO 中出现了富集。

Q1: 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。

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。

Q2: 富集分析第二弹

（1） David ——The D atabase for A nnotation， V isualization and I ntegrated D iscovery ，支持在线进行GO功能富集分析。

输入数据 --- 富集分析结果：一共四列，第一列为富集分析term名称，第一列为这个term包含的基因个数，第三列为P值或FDR，第四列为term中包含的基因列表，基因与基因之间一“/”隔开，如下图所示。

在进行生物学实验或者生物信息的学习中，都会听说KEGG富集分析，而且该方法在高通量测序分析中已然成为数据分析中必不可少的一环。

Q3: 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。

2、而且，clusterProfiler还支持GSEA的GO、KEGG富集。

3、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。

4、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。

5、Gokegg富集分析是一种生物信息学工具，用于分析一组基因在细胞、组织或生物体中是否具有共同的生物学功能或通路。它可以将不同基因集之间的差异性比较和功能注释结果整合起来，进而预测哪些生物学过程与不同基因集相关联。

6、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。KEGG是一个整合了基因组、化学和系统功能信息的数据库。

Q4: 用topGO进行GO富集分析

topGO是一个半自动的GO富集包，该包的主要优势是集中了好几种统计检验的方法，目前支持的统计方法如下：BiocManager：install(topGO)需要R的版本为=10，但biocmanager安装需要的R版本更高，现在应该是6。

两种方法： classic， elim 函数 GenTable() 可用于分析富集最为显著的 GO term 和相对应的p值。函数 score() 可以得到 topGOresult 对象中 GO term 的p值。

具体如何做物种所有基因的背景注释，请参考前述推文《零基础快速完成基因功能注释 / GO / KEGG / PFAM...》。首先，打开 TBtools GO 富集分析界面整体如上，一共三个文件：具体示例如下点击 Start ，随后等待即可。

基因本体论富集分析(Gene 0ntology Enrichment Analysis) ：这是最常用的富集分析类型，用于验基因集合中基因本体论(GO)目的富集情况。这可以帮助研究者了解基因集合中的基因在生物学过程、分子功能和细胞组成方面的共同特征。

GO富集是组学数据分析常用的手段，通常用来挖掘差异基因中GO term的富集程度。Fishers exact test是常用的统计检验方法，但这种方法存在明显的缺点。

Q5: 【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。

2、其中2个与生长素信号转导相关，而另外8个则没注释到生长素信号转导相关，简单画一下，即好，剩下的两个就不替换了。整体上，ORA模式的富集分析，本身就是经典的抽球案例，感兴趣的自行替换就可以了。

3、在是否需要构建的问题上，我看到徐洲更在功能注释后如何做富集分析中提到 “你不需要构建Orgdb，因为Orgdb的用途是进行基因编号和GO/KEGG的转换。

4、接下来，我就跟大家分享两种方法，可以解决这个问题。方法使用quote函数我们来看看效果，还不错。方法使用cairo_pdf来创建pdf文件同样来看看效果。效果一样杠杠的。

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