KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes):是一个综合的生物信息学数据库,主要关注生物通路和代谢途径。KEGG富集分析用于识别基因集中富集的生物学通路,有助于理解基因集在细胞生物学过程中的功能。 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)、...
(使用Excel或WPS的筛选功能,从KEGG通路富集结果文件中筛选“PI3K-Akt signaling pathway”通路,有17个差异表达基因与“PI3K-Akt signaling pathway”相关,随后可以在*_Gene_differential_expression.xlsx中的KEGG列筛选获得这17个差异表达基因的信息。) 请注意:在某些实验处理条件下,差异表达基因可能较少,因而GO和KEGG通...
#View(msigdbr_collections())#查看msigdbr包中所有的基因集unique(genesets$gs_subcat)# 有多个数据库来源的基因集可选,这里选用KEGGgenesets<-subset(genesets,gs_subcat=="CP:KEGG",select=c("gs_name","gene_symbol"))unique(genesets$gs_name)#查看有多少条通路(186个) 但是这里面的kegg只有186个基因...
GSVA（基因集变异分析）是一种非参数、无监督的方法，用于评估基因集在芯片或转录组数据中的富集。通过将基因表达数据集从一个样本矩阵转换为基因集在不同样本之间的矩阵，GSVA允许我们以通路为中心进行分析，从而在单个样本层面评估不同代谢途径的富集或变异。GSVA不同于GSEA（基因集富集分析），它不局限...
1.这是第一步,取得所有的KEGG通路列表 hsaList <- keggList("pathway", "hsa") IDList <- names(hsaList) %% map_chr(pathwayID) 2. 将通路ID和通路名放在一个表格(tibble)里 hsaPathway <- tibble::tibble(pathway_id=IDList, pathway_name=hsaList) ...
GSVA主要是通过感兴趣的基因集来划分样本,有样本基因表达谱和一个感兴趣的基因集的情况下选GSVA 而GSEA是已知两组样本差异,看差异基因上下调关系与通路的富集关系,提供正负相关方向性 同时再来讲KEGG、GO和GSEA:在有logFC的情况下,选GSEA,无logFC选GO和KEGG。因为KEGG和GO是分析不出来是上调基因富集还是下调基因富...
ssGSEA（标准化基因集富集分析）是对GSEA的改进，引入了标准化过程来调整基因集在样本集中的分布，从而提供了一个更准确的富集度量。它通过标准化每个样本对基因集的贡献，使得不同大小的基因集能够在同一尺度上比较，解决了GSEA方法中基因集大小可能带来的偏误问题。GO（基因本体论）和KEGG（京都基因与基因...
大家最常见到的、也是最基础的就是GO和KEGG富集分析,除了它俩,我们还可以见到GSEA和GSVA ~ ~ GSEA和GSVA长得如此像,你知道它俩分别都是干啥的吗?能分清楚怎么用这两个分析吗? 跟着小云一起来学习啦,争取看完这篇就搞清楚它! p基本概念 lGSEA(Gene Set Enrichment Analysis,基因集富集分析):用来评估一个预先...
具体来说，我们将分别详细解读KEGG富集分析的原理，并展示R语言的实现与可视化方式；接着，我们会深入探讨GO富集分析的机制，以及如何用R语言进行操作和图表绘制；随后，我们将解析GSEA富集分析的理论基础，分享R语言的实现步骤；最后，我们会介绍GSVA富集分析的核心概念，展示R语言的使用方法。此外，我们还会...
802 -- 53:13 App 95,指定基因在单细胞的差异和表达分析 1916 -- 1:19 App 【想学必看】KEGG图(Nature发表级美化)代码及示例数据 582 -- 27:06 App 单细胞数据下载与读入丨单细胞丨生信丨临床丨孟德尔丨meta分析丨 450 -- 3:20 App 73. 快速入门发散条形图(GSVA) 2444 -- 3:25 App 【想学...