GSEA富集分析、GO分析和KEGG分析都是生物信息学中用于理解基因功能和通路的重要工具。 GO(Gene Ontology)是一个描述基因功能的综合性数据资源,包括生物过程、细胞组成和分子功能三个部分,能揭示差异表达基因与哪些生物学功能显著相关。 KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)则是研究Pathway的数据库,整合了基因...
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...
KEGG是功能富集,即基因集(多个基因)可能显著的集中在哪些功能上面,也可以说是在哪些通路上的富集。类似的通路数据库有wikipathway,reactome等。 GSEA:基因集富集分析,用于确定先验基因集是否在两种生物状态(例如表型)之间差异显著。 区别: GO/KEGG差异基因的一刀切法——仅关注少数几个显著上调或下调的基因,容易遗漏...
ggsave("kegg_down bubble.png",plot = p2,width = 10,height = 8) 富集气泡图 GO富集分析与上述类似,一点区别在于需要注意一下ont(ontology)参数设置(可选择'BP(biological process)'、'MF(molecular function)' 和 'CC(cellular component)' ,或者 'ALL') GO_all_diff <- enrichGO(gene = diff_entrez...
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的差异表达。它们之间的主要区别在于分析策略和关注点，GO和KEGG侧重于单个基因或基因集的富集，而GSEA则关注于特定基因集在不同条件下的差异...
KEGG是包含生物途径信息的数据库，涵盖了基因组、代谢途径、疾病和药物等多个领域。GO则提供基因功能分类，包括分子功能、生物过程和细胞组件。在R中，可通过DESeq2进行差异分析，Profilercluster包的enrichKEGG()函数可以实现KEGG富集分析，而GO富集分析则需要调整ont参数。GSEA则更注重基因表达数据的整体模式...
为什么选择GSEA分析?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... O网页链接 û收藏 转发 评论 ñ赞 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 ...
那我们说的GSEA:Gene Set Enrichment Analysis (基因集富集分析)又是什么东西?所以我们还是从KEGG和GO说起。 除了对基因本身功能的注释,我们也知道基因会参与人体的各个通路,基于人体通路而形成的数据库就是通路相关的数据库。而KEGG就是通路相关的数据库的一种。对该数据库不是很了解的,可以先阅读文章:KEGG数据库...