5. KEGG pathway analysis 做KEGG数据集超几何分布检验分析,重点在结果的可视化及生物学意义的理解。 if(T){### over-representation testkk.up<-enrichKEGG(gene=gene_up,organism='hsa',universe=gene_all,pvalueCutoff=0.9,qvalueCutoff=0.9)head(kk.up)[,1:6]dotplot(kk.up);ggsave('kk.up.dotplot....
go.plot <- go.plot + xlim(c(0, 20)) plot(go.plot) go.wordcloud <- wordcloudEnrich(go.enrich) plot(go.wordcloud) ``` 通过以上步骤,我们可以使用R语言中的clusterProfiler、enrichplot和org.Hs.eg.db等包进行KEGG和GO富集分析,并通过图形化工具展示富集结果。这些富集分析可以帮助我们进一步理解基因或...