r语言的go富集分析 r语言fig

提示：扫一扫查出行
【扫一扫了解最新限行尾号】
复制提示

什么是GO富集分析,常说的GO功能分析、功能分析、Pathway分析是什么意...

1、基因本体（gene ontology）r语言的go富集分析，简称GO，是一种描述基因或基因产物基本特性r语言的go富集分析的词汇，由基因本体协会开发。

2、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。

3、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。Fisher'r语言的go富集分析；s exact test是常用的统计检验方法，但这种方法存在明显的缺点。

4、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。

5、属性不同 Go（又称 Golang）是 Google 的 Robert Griesemer，Rob Pike 及 Ken Thompson 开发的一种静态强类型、编译型语言。功能：内存安全，GC（垃圾回收），结构形态及 CSP-style 并发计算。

Q1: 【R语言】解决GO富集分析绘图,标签重叠问题

最近有粉丝反映说r语言的go富集分析，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r语言的go富集分析了。气泡图柱形图这个图别说美观了，简直不忍直视。经过r语言的go富集分析我的认真研究，发现跟R版本有关。

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。

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）。

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。

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。

Q2: R语言:clusterProfiler进行GO富集分析和Gene_ID转换

对于没有转换的gene ID，clusterProfiler也提供了 bitr 方法进行转换ID：可以看到，这里转换ID的对应文件来源于org.Hs.eg.db这个包。

3)检查结果，可见geneID展示为gene symbol。（1）在enrichGO函数中，设置readable = TRUE；(2)用setReadable函数，对GO或者KEGG结果进行转化即可。

Gene ontology enrichment analysis可能是现在生物信息学里面最常用的分析。以前我一般都是用DAVID这个在线工具来做。但是用DAVID有三个主要问题这些问题，在clusterprofiler这个包中都得到了很好的解决。

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。

set，可以是差异表达基因，也可是正选择基因或者加速进化基因。通常，只要具有这些基因的gene symbol或者是geneid，都可以利用该软件进行分析。

这样做能避免得出的结论不全面，对于事先没有预想的term或者是事先预想的term不全面这些情况有帮助。

Q3: 详解GO的层级关系在富集分析中的应用

根据所有富集到的GO terms，从整个GO Graph中取出一个子图subgraph，图中有颜色的节点为富集到的GO，颜色的深浅有P值决定，节点的大小由degree决定。

GO富集分析原理简介和DAVID的GO富集分析方法操作演示寻找差异表达的基因并挖掘它们可能的功能，是我们进行RNA测序的最主要目的。

Q4: R语言GEO数据挖掘:步骤四:富集分析KEGG,GO

1、3 GO富集分析加载了注释库之后，读取基因列表文件，并使用clusterProfiler的内部函数enrichGO()即可完成GO富集分析。读取基因列表文件，并使用clusterProfiler的内部函数enrichKEGG()即可完成KEGG富集分析。

2、前景基因：指的是我们所要进行富集的基因，一般是基因的ID 背景基因：指的是前景基因在某个基因集合进行富集，这个基因集合就是背景基因描述信息：每个GO的Term的属性，或者是每个KO号或者map号的属性。

3、把他设置成100，让我们的标签可以一行展示。是不是还是原来的配方，还是熟悉的味道同样的柱形图，我们也能让他恢复原来的容貌。

Q5: 4.探寻腹主动脉瘤的关键基因

1、腹主动脉瘤一般情形下是由于动脉粥样硬化造成的血管壁构造欠佳，在动脉血液强劲冲击性下能造成腹主动脉毛细血管呈瘤样扩大的状况，一般多出现在老人，尤其是有血压高，抽烟，高血脂，糖尿病患者的患者之中。

2、腹主动脉瘤中有大量的动脉血，流动的动脉血会在瘤体内发生涡流，所以也容易造成血栓。腹主动脉瘤如何预防？我们前面提到引起腹主动脉瘤的原因不仅仅是基因问题，还跟动脉硬化、高血压、感染等疾病有关。

3、由外伤引起动脉损伤导致的动脉瘤最多，除此之外也有由动脉硬化、梅毒感染、先天性动脉壁异常等所致。动脉瘤在动脉的任何一个部位都可发生，但主要有腹主动脉瘤和胸主动脉瘤。

4、腹主动脉瘤主要是因为血管硬化、基因遗传、抽烟、免疫力炎性感觉等要素，导致腹主动脉壁厚一切正常构造被毁坏，使其管腔产生出现异常彭大和扩大。

5、腹主动脉瘤常在腹部扪及搏动性肿块后发现，但腹部扪及动脉搏动不一定是动脉瘤，消瘦、脊柱前凸者正常腹主主动脉常易被扪及。腹部听到收缩期血管杂音，可能由于肾、脾、肠系膜等动脉的轻度狭窄，也未必来自主动脉瘤，须加注意。

关于r语言的go富集分析和r语言fig的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。