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,算法会根据实际数据的整体趋势,...
GO_database <- 'org.Hs.eg.db' #GO分析指定物种,物种缩写索引表详见http://bioconductor.org/packages/release/BiocViews.html#___OrgDb KEGG_database <- 'hsa' #KEGG分析指定物种,物种缩写索引表详见http://www.genome.jp/kegg/catalog/org_list.html #gene ID转换 gene <- bitr(info$gene_symbol,fr...
Gene sets database (功能基因集数据库):GSEA包含了MSigDB数据库中的功能基因集,可以从中选择感兴趣的通路、癌症标记、转录因子数据库等。我们在前面文章:为什么选择GSEA分析?和KEGG和GO分析有什么区别?中就介绍了这些数据集,当然,这个数据集我们可以自己准备,多数情况下,我们是选择数据库给我们定义好的数据集,所以直...
GO分析:通过富集结果的p值和富集倍数,明确差异基因在特定功能类别中的代表性,例如“细胞外基质组织”功能显著富集,提示该过程在表型中的作用。 KEGG分析:通过通路富集显著性及基因覆盖度,解释差异基因在特定代谢或信号传导中的协同作用,例如“Wnt通路”的富集提示其可能驱动表...
GO 富集分析通过分析差异基因在生物学过程,分子功能、细胞组成中的富集定位,从而对基因进行注释和分类,它通过设定 cut-off 值选出差异表达基因,对它们进行 GO terms 富集度统计学分析,计算出差异基因 GO terms 的 p-value 及 p-value 的 FDR 值(q-value),定位差异基因最可能相关的 GO terms,也就找出了该组...
GO分析 1.定义与目的：Gene Ontology（GO）是一个国际标准化的基因功能分类系统，旨在对基因和蛋白质的...
GO分析更加依赖差异基因,实则是对一部分基因的分析 (忽略差异不显著的基因),而GSEA是从全体基因的表达矩阵中找出具有协同差异 (concordant differences)的基因集,故能兼顾差异较小的基因。因此二者的应用场景略有区别。另外GO富集是定性的分析,GSEA考虑到了表达或其它度量水平的值的影响。另外,对于时间序列数据或样品有...
富集分析是生物信息学中用于解读高通量数据、筛选关键蛋白等的重要手段。目前比较常用的富集分析主要包括 GO 富集分析和 KEGG 富集分析。GO(Gene Ontology)和 KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)是两个经典的注释数据库。它们使用的富集算法基于超几何分布
《GO富集分析及可视化,一把子拿捏!》 通过KEGG、GO等经典富集分析,我们能够了解到阈值筛选出的差异基因参与的通路和具备的功能,以及哪些功能/通路对表型变化是可能起主导作用的。 但在经典富集分析中,我们无法得知某条通路下差异基因的总体变化趋势,即富集到同一通路下的基因既又上调也有下调,那么这条通路的表现形式到...
GO、KEGG、GSEA是单细胞测序数据解析的三个高级分析工具，它们各自有独特的功能与应用领域。GO数据库对基因产物进行标准化描述，包含细胞组分、分子功能、生物过程三个维度，GO富集分析则能揭示差异基因在哪些生物学功能、途径或细胞定位上富集，提供基因功能注释。KEGG强调网状代谢通路研究，由前期研究发现的...