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 te
GO(Gene Ontology):是一个用于描述基因和基因功能的标准化词汇数据库。GO涵盖了生物学过程(Biological Process)、分子功能(Molecular Function)和细胞组分(Cellular Component)三个方面的功能注释。GO富集分析用于识别基因集中富集的功能术语,能够提供基因集的功能特征。 GSEA(Gene Set Enrichment Analysis):是一种基于基因...
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...
GSEA GO富集分析 ##'@GSEA GO 富集 ##'读取go.gmt文件 GOgmt<-read.gmt("c5.go.v7.2.symbols.gmt") ##'@富集分析 GO <-GSEA(geneList,TERM2GENE = GOgmt) 气泡图 dotplot_internal(GO) 气泡图 根据P值设置颜色 dotplot(GO,color="pvalue") 分类气泡图 dotplot(GO,split=".sign")+facet...
传统富集分析是对差异基因进行GO/KEGG数据库注释,然后通过统计检验判断通路是否显著富集。该分析方法虽然普遍,但仍有局限:分析的基因集必须满足固定阈值(FC≥2且P值≤0.05)的差异基因。 但实际上,生物调控是层层递进的关系:如下图通路为例,上游基因A的细微上调可影响下游基因E丰度出现剧烈改变。而通路中大部分基因变化...
这叫GSEA富集分析,注释信息可以是GO,KEGG,也可以是其它任何符合格式的信息。GSEA富集分析 - 界面操作详细讲述了GSEA分析的原理、可视化操作和结果解读。 微信公众号biobabble 的主创Y叔写有9个Bioconductor包,其中两个DOSE和clusterProfiler囊括了前面提到的两种富集分析方法。并且不只支持GO、KEGG数据库,还支持Disease ...
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...
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
1.GO分析 根据挑选出的差异基因,计算这些差异基因同GO 分类中某(几)个特定的分支的超几何分布关系,GO 分析会对每个有差异基因存在的GO 返回一个p-value,小的p 值表示差异基因在该GO 中出现了富集。 GO 分析对实验结果有提示的作用,通过差异基因的GO 分析,可以找到富集差异基因的GO分类条目,寻找不同样品的差异...