Enrichment_KEGG <- setReadable(Enrichment_KEGG,OrgDb = org.Hs.eg.db,keyType = "ENTREZID") #计算Rich Factor(富集因子): Enrichment_KEGG2 <- mutate(Enrichment_KEGG, RichFactor = Count / as.numeric(sub("/\\d+", "", BgRatio))) #计算Fold Enrichment(富集倍数): Enrichment_KEGG2 <- mutate...
2、数据可视化:KEGG富集分析结果可以通过生成图形化展示来更好地呈现。例如,使用柱状图、散点图或网络图等方式将富集通路/功能及其关联基因可视化,有助于直观地理解整体结构和相互作用。 3、假设验证和新假设生成:根据已知的KEGG富集分析结果,可以验证预先设定的假设或生成新的生物学假设。例如,如果某个通路在疾病中显著...
功能富集也是组学分析中经常用到的,而一般见到的都是柱状图的可视化方式,这样显得平平无奇。而很多高分文章都采用个性化的方式呈现结果,让文章“档次“也提高了,接下来,跟着高分文章的脚步,看看GO、KEGG等结果的可视化能够呈现怎样的新花样。 首先,为了方便演示,搜索GO数据库中的GSE124022芯片数据用于分析。 直接使用GEO...
KEGG富集分析 eK <- enrichKEGG(gene = gene, organism = 'hsa', pvalueCutoff = 0.05, qvalueCutoff = 0.05) 结果转换 eK_res <- as.data.frame(eK) 选取前20项进行可视化 eK_data <- eK_res[1:min(20,nrow(eK_res)),] 给各通路加上对应map号 ...
R语言GO和KEGG富集分析及结果可视化,四种不同的风格展示 发布者 关注 生信交流平台 Dr. Li,生物信息学博士,有十余年的测序数据分析经验。研究领域涉及机器学习,芯片数据分析,测序数据分析,miRNA靶基因预测 课程概述 评论(2) 苹果手机用户请尽量使用电脑端购买,以免增加不必要的费用。 GO和KEGG介绍,R语言进行GO和KEG...
研究领域涉及机器学习,芯片数据分析,测序数据分析,miRNA靶基因预测 课程概述 评论(2) 苹果手机用户请尽量使用电脑端购买,以免增加不必要的费用。 GO和KEGG介绍,R语言进行GO和KEGG富集分析,四种不同的风格对结果进行可视化第一期:GO介绍,GO富集分析结果解读,4种风格GO富集分析图如何看第二期:R做GO富集分析第三期:R...
题目:对筛选得到的差异基因做KEGG富集分析。 目的:富集分析给定的基因集对哪些功能的影响有针对性的,不是随机影响的。 内容:1. 将筛选出的基因集导入网页,就可以得到结果。 数据:DEseq2差异分析得到的差异基因列表。 工具:KOBAS (pku.edu.cn) 步骤:
KEGG富集分析在基因组学、转录组学和代谢组学等领域中发挥关键作用，能够解释基因集合在生物学过程中的角色，并为后续研究提供指导。实践过程中，可以利用代码实现和可视化工具，如气泡图、柱状图、散点图或网络图，对富集通路/功能及其关联基因进行直观展示。总之，KEGG富集分析是一种强大的工具，对于揭示生物...
准备待富集基因的gene.fa文件，核酸序列，先进行blast，将自己的geneID映射到kegg的ID上 kobas-3.0/...
KEGG/GO富集分析在方法学上均属于过表达分析(Over Representation Analysis,ORA),是最常使用的富集分析方法之一。ORA以fisher精确检验(一种超几何分布检验)为代表,需要目标基因集(对什么基因集进行富集分析),通常是差异基因,当然也可以是其他目标基因集,比如上期我们分享的时序分析聚类基因、多个组学联合筛选的候选基因集...