基因功能的背景信息可以来源于参考基因组注释、基因功能数据库(如GO、KEGG)注释或者相关研究的文献和综述等,对于大且复杂的研究方向,比如“纤维化”、“植物盐胁迫”等,建议通过文献综述(可以在PubMed检索,https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/)获取可能相关的基因、GO和KEGG通路信息,然后在自己的测序结果中进行筛选。
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)、...
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...
生信分析的文章中一般都会做“富集分析” 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 An...
1.GO,KEGG,ReactomePA富集分析 根据生信技能树的教程 (1). 先加载Seurat对象后进行取基因平均表达量 以Fibroblast 这个Seurat对象为例 av <- AverageExpression(Fibroblast , assays = "RNA") av=av[[1]] cg=names(tail(sort(apply(av, 1, sd)),1000)) ...
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...
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...
我们回想一下前3期的内容:GO和KEGG富集分析是先通过差异分析得到差异基因(Differential expressed genes, DEGs),然后对这些DEGs进行通路富集;GSEA是先差异分析,然后对某通路中的所有基因(不管有无差异)进行富集。可以看出:上述3种方法都需要先进行差异分析,再进行富集分析!相比之下,GSVA是先进行富集分析,再进行差异分析...
GOKEGGGSEAGSVA是一种对单细胞转录组数据进行功能注释的方法。Gene Ontology(GO)是一种对基因和蛋白质功能进行分类和注释的体系。KEGG是一个整合了生命科学领域中各种高通量分析数据的数据库,注释了基因和蛋白质在代谢通路和细胞过程中的功能。Gene Set Enrichment Analysis(GSEA)是一种用于鉴定基因集是否在给定表达数据...
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