通路富集分析(Pathway Enrichment) :在组学数据(如差异表达基因)中,统计显著富集的通路,解释实验结果的生物学意义。 系统生物学研究 :构建分子相互作用网络,探索疾病机制或药物靶点。 3. 分析流程 输入数据 :一组目标基因或蛋白质(如RNA-seq筛选的差异表达基因)。 通路注释 :通过基因ID(如Entrez ID、KO编号)将目标...
举个例子,我们想知道A基因表达的高低在某种肿瘤中影响了哪些已知的通路(pathway),这时我们对一批病人的肿瘤进行取材,通过转录组(RNA-seq)测序,再按照A基因mRNA水平高低进行分组,接着使用基因富集分析便可以预测A基因可能参与了哪些通路。 用于进行基因富集分析的通路的信息,包含通路名称和组成通路的基因,储存在一些数据...
DEGs_analysis <- read.csv("./1.数据/Bulk RNA-seq练习数据4_DEGs_with_DESeq2.csv") DEGs_analysis 3.富集分析过程(分别对上调和下调的基因进行富集) #3.1 提取差异基因 DEGs_up <- DEGs_analysis %>% filter(padj<0.05 & log2FoldChange > log2(1.5)) DEGs_down <- DEGs_analysis %>% filter(...
一、数据准备与预处理 收集数据：首先，需要收集基因表达数据，这些数据可能来自RNA-seq、microarray或其他...
这部分直接从上部分RNA-seq(9):富集分析(功能注释)的数据而来,当然如果你上部分数据存盘了,这部分直接导入并进行转换就可以。这里我们先用另外一个R包 gage package (Generally Applicable Gene-set Enrichment for Pathway Analysis)进行KEGG 富集分析,这样也可以和上部分进行比较。 提前说明几个问题 kegg的物种缩写...
②分析数量大,成本较低 单细胞RNAseq受成本等因素限制,所有样本细胞汇总的分析数目一般在2x10^4个左右,而流式质谱技术一次(单样本)就可分析至少10^5的细胞,实现了数量级的提高,且成本不高于单细胞RNAseq。③应用前景大 a)流式质谱结果可以给出细胞亚群的变化,在临床诊断、疾病机制研究等方面具有极大的研究前景;...
准备单细胞表达数据:这包括加载单细胞RNA-seq数据,通常使用Seurat或其他单细胞分析包进行预处理。 执行GSVA分析:使用GSVA包对单细胞数据执行基因集变异分析(GSVA),根据KEGG通路的基因列表评估每个单细胞样本的通路活性。 可视化GSVA结果:最后,基于GSVA分析结果,绘制热图或其他类型的图表来展示不同单细胞样本中通路活性的变...
The input data can be genome data, transcriptome data, methylation data, microbiome data, ChIP-seq data, and various microarray data, etc. CD Genomics provides KEGG pathway enrichment analysis services to help researchers understand the function of differentially expressed genes in different samples ...
看来很有可能不会,所以从RNA-seq差异分析的富集分析结果中,这个通路是不显著的。那么基因A的表达变化是否有生物学意义? 当然有,因为代谢物X的合成的确受影响了。 类似的例子,理论上DNA差异甲基化的结果,就不能看pathway富集分析的结果。1个pathway 1个基因的DNA甲基化变化,就足以改变这个通路的基因表达,而不需要整...
你需要准备一份显著差异表达的基因列表,这些基因通常是通过RNA-seq、芯片等实验手段获得的。假设你已经有一个名为geneList的向量,包含了显著差异表达的基因ID(通常是Entrez基因ID)。 4. 执行KEGG通路富集分析 使用clusterProfiler包中的enrichKEGG函数来执行KEGG通路富集分析。这个函数需要你的基因列表和参考基因组数据库...