GO富集分析的结果通常用条形图表示,选择BP、MF、CC中差异基因数大于2的十个条目,条形高度越高,其富集基因数目越多,pvalue值越小。 在这里我们总结了3类常见应用及结构内容,如下所示: 条形图 点击蓝字 关注我们 一、常见柱形图 1. 图例 (一)模板 (1)英文:Functional annotation of(...
KEGG、Reactome 等数据库提供了已知生物通路的信息,这些通路可以用于富集分析。 GO富集分析(Gene Ontology Enrichment Analysis):通过检查基因集合中的基因是否富集在 Gene Ontology(GO) 的不同层级上,从而了解这些基因在细胞组成、生物过程和分子功能方面的功能。 疾病富集分析:用于分析与特定疾病或疾病类别相关的基因集合...
这些语义主要分为三种:细胞组份(Cellular Component,简称 GO-CC),用于描述基因产物在细胞中的位置,如内质网,核或蛋白酶体等;分子功能(Molecular Function,简称 GO-MF),大部分指的是单个基因产物的功能,如结合活性或催化活性等。生物学途径/过程(biological process,简称 GO-BP),多是指具有多个步骤的有序的生物过程...
③生物过程 (BP): 定义:生物过程是指由多个分子活动协同作用以实现特定结果的“生物程序”。 GO 三个方面的关系:GO 的三个方面相互关联,共同描述基因和基因产物的功能。 例如,一个基因产物可能具有多种分子功能(MF),并参与多个生物过程(BP),这些活动在不同的细胞组分(CC)中发生。 每个本体中包含许多术语(term)...
GSEA:基因集富集分析 (Gene Set Enrichment Analysis, GSEA) ,其基本思想是使用预定义的基因集(通常来自功能注释或先前实验的结果),将基因按照在两类样本中的差异表达程度排序,然后检验预先设定的基因集合是否在这个排序表的顶端或者底端富集。基因集合富集分析检测基因集合而不是单个基因的表达变化,因此可以包含这些细微...
例如heart development和tissue morphogenesis共有4+13+1+4=22个基因,其中共同上调4+1=5个,共同下调13+4=17个。 图例详细说明见https://wencke.github.io 下载:https://CRAN.R-project.org/package=GOplot 参考:GOplot: an R package for visually combining expression data with functional analysis...
富集分析(Enrichment Analysis)是一种广泛应用于生物信息学研究的统计方法,主要用于检验一个基因集合中某些功能或特征的富集程度。富集分析的主要目的是从大量基因数据中找出有生物学意义的模式和功能。根据分析的目标和方法,富集分析可以分为以下几种类型: 基因本体论富集分析(Gene Ontology Enrichment Analysis):这是最常...
GO_BP analysisMichael, DetmarJay, W. ShinLothar Christoph, DieterichLuca, Ducoli
GSEA(Gene Set Enrichment Analysis, GSEA)是使用预定义的基因集,将基因按照在两类样本中的差异表达程度排序,然后检验预先设定的基因集合是否在这个排序表的顶端或者底端富集。基因集合富集分析检测基因集合而不是单个基因的表达变化,因此可以包含这些细微的表达变化,预期得到更为理想的结果。
1. Over-Representation Analysis 过表达分析其实就是费舍尔精确检验,对于以上19个物种,分析的代码如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ego<-enrichGO(gene=gene,keyType="ENTREZID",OrgDb=org.Hs.eg.db,ont="CC",pAdjustMethod="BH",pvalueCutoff=0.01,qvalueCutoff=0.05,readable=TRUE) ...