r语言go富集，r语言kegg富集分析

GSEA基因富集分析R语言版

1、GSEA（Gene Set Enrichment Analysis）基因集合富集分析是一种计算方法，能够判定一个预先定义的基因集合（比如一个GO term或者一条通路）在两种生物学状态间是否呈现统计学上的显著的一致的差别。

2、实际操作一般是取KEGG， REACTOME， GO等信号通路去检验。在示意图中基因集S大部分集中在基因列表头部，所以现在这个基因集富集在A组。 基因排序列表有多种方法，像GSEA默认是S2N(Signal-to-Noise Ratio)。

3、富集分析工具有GO、KEGG、Reactome、GSEA和GSVA等，其中GSEA和GSVA是单细胞文章中常见的富集分析工具。 单细胞富集分析常用方法 GSEA GSEA富集分析使用的不是差异基因而是全部基因，更容易发现细微变化对生物通路的影响。

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

相关问答

Q1: R语言:clusterProfiler进行GO富集分析和Gene_ID转换

1、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。

2、)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。

3、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: 生物富集分析的前世今生

解决了p值后还会遇到另一个问题就是，在我们对鉴定到的差异差异基因做通路富集后，通常会计算一个p值。当某个通路的p值小于0.05（5%）时，我们通常认为这个通路是通过富集得到的。

生物富集 生物个体或处于同一营养级的许多生物种群，从周围环境中吸收并积累某种元素或难分解的化合物，导致生物体内该物质的平衡浓度超过环境中浓度的现象，叫生物富集，又叫生物浓缩（bio-concentration）。

生物富集，也称为生物浓缩，是指一个生物有机体或处于同一营养水平的许多生物种群积累某些难以从周围环境中分解的元素或化合物，从而使生物有机体中的物质浓度超过环境中的浓度的现象。

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