和KEGG和GO分析有什么区别? 但是,一般的差异分析(GO和Pathway)往往侧重于比较两组间的基因表达差异,集中关注少数几个显著上调或下调的基因,这容易遗漏部分差异表达不显著却有重要生物学意义的基因,忽略一些基因的生物特性、基因调控网络之间的关系及基因功能和意义等有价值的信息。而GSEA不需要指定明确的差异基因阈值,算...
GSEA与前述富集分析的区别是,GSEA将全部基因表达差异情况(不管变化倍数多少,上调还是下调)统统输入,GSEA算法在此基础上评估可能的通路。 在R中可以通过clusterprofiler包的两个函数实现,即GSEA()或gseKEGG() library(GSEABase) library(enrichplot) library(clusterProfiler) library(org.Hs.eg.db) DEG <- read.table...
#载入差异表达数据,只需基因ID(GO,KEGG,GSEA需要)和Log2FoldChange(GSEA需要)即可 info <- read.xlsx( "/Users/ZYP/Downloads/KEGG_GO/diffexp.xlsx", rowNames = F,colNames = T) #指定富集分析的物种库 GO_database <- 'org.Hs.eg.db' #GO分析指定物种,物种缩写索引表详见http://bioconductor.o...
你好， GO、KEGG、GSEA 分析区别如下：GO数据库是分别从细胞组分（cellular component, CC）、分子功能（...
一、多个亚群各自marker基因联合进行GO以及KEGG分析 在前面几节我们已经知道各个细胞亚群的 marker 基因,接下来我们对这些marker基因进行功能注释和富集分析 读取数据 rm(list=ls())library(Seurat)library(gplots)library(ggplot2)load('sce.markers.all_10_celltype.Rdata') ...
与前面的GO和KEGG富集分析不同,GO和KEGG富集分析是设置阈值筛选差异基因,再判断差异基因在哪些注释的通路存在富集;这涉及到阈值的设定,存在一定主观性并且只能用于表达变化较大的基因。而GSEA则不局限于差异基因,从基因集的富集角度出发,可以包括我们筛选掉的表达变化小却对通路细微作用和协调功能的基因。
本地的KEGG分析参考文章:KEGG数据库使用及通路分析教程,GO参考文章:FunRich数据库:一个主要用于基因和蛋白质的功能富集以及相互作用网络分析的独立的软件工具,当然该工具不止可以进行富集分析,具体去看文章吧。 这里就先介绍一下本地GSEA分析 我们前文说过,GSEA分析是基于表达矩阵的。所以我们首先得有一个基因表达矩阵...
GSEA是一种基因集富集分析方法，用于识别特定基因集在不同生物状态（如表型）之间的显著差异，无需预先设定差异基因阈值，通过整体趋势分析进行。GO、KEGG和GSEA在基因富集分析中各有侧重。GO更注重单个基因的功能描述，KEGG强调基因在通路和功能集中的集中分布，而GSEA则侧重于识别特定基因集在不同生物状态下...
对于GOKEGGGSEAGSVA分析,首先需要对表达矩阵进行基因集富集分析。这可以通过使用GSEA软件包来实现。GSEA将所有的基因根据其在细胞类型、组织或生物过程中的表达模式进行排序。然后,它会使用基因集数据库(例如GO和Kegg)来确定哪些基因集在排序列表中是显著富集的。 接下来,使用GOKEGGGSEAGSVA可以鉴定在其中一特定细胞类型...