dt$geneid<-rownames(dt)#transform idmap_dt <- bitr(dt$geneid, fromType ="ENTREZID",toType = c("SYMBOL"),OrgDb =org.Hs.eg.db) dt_merge <- merge(map_dt,dt, by.y ="geneid", by.x ="ENTREZID") rownames(dt_merge) <- dt_merge$SYMBOLdt_merge$SYMBOL<-NULL dt_merge$ENTREZID...
#ID转换,把gene_symbol转换成ENTREZID。 SYMBOL2ENTREZID<- bitr(genes_list, fromType ="SYMBOL",toType ="ENTREZID",OrgDb ="org.Hs.eg.db",drop =T)## 由symbol转换为ENTRZIDclass(SYMBOL2ENTREZID) dim(SYMBOL2ENTREZID) enrich_result<- enrichGO(gene =SYMBOL2ENTREZID$ENTREZID,## 富集分析org....
dplyr::filter(type=="gene",gene_biotype=="protein_coding")%>% dplyr::select(c(gene_name,gene_id,gene_biotype)) %>% dplyr::inner_join(my_data, by = "gene_id") # only select the protein coding genes. mRNA_exprSet<- mRNA_exprSet[!duplicated(mRNA_exprSet$gene_name),] write.csv(...
数据--分列--分隔符--下一步--其他中输入:/,连续分隔符号视为单个处理选项前√--下一步--完成(图2),结果另存为csv格式 二:通过上述操作,得到了RefSeq号,即STOP_ID.1,下面就是根据RefSeq号,匹配得到Genesymbol和geneID,注意:此处的STOP_ID.1可以有不同的名字,但处理原则一样,拆分--匹配 ###使用hgu95a...
在R中如何利用ENSEMBL ID获得Gene ID(ENTREZID), 又或者转换为Gene Symbol,以人为例: 预先安装AnnotationDbi 和 org.Hs.eg.db 加载org.Hs.eg.db >library(org.Hs.eg.db) AI代码助手复制代码 获取所有的ENSEMBL ID,并查看前五个ID > k=keys(org.Hs.eg.db,keytype ="ENSEMBL") ...
基因entrez ID转换 Gene Symbol 名字 R语言 setwd("/share/nas1/huangls/test/hypertension") library(org.Hs.eg.db) library(annotate) df=read.table("GPL19109.soft.1",header = T,sep = "\t",stringsAsFactors = F) df=df[!is.na(df$ENTREZ_GENE_ID),] ...
#ID和Gene symbol对应列表 geneann<-read.table("gencode.v22.annotation.gene.probeMap",header=T,sep="\t",row.names=1) #二者ID进行匹配,并添加一列gsym expr$gsym <- geneann[rownames(expr),]$gene #去除重复的Gene name expr<-distinct(expr,gsym,.keep_all=T) ...
一、读取文件,ID转换 1.读取文件 library(clusterProfiler)library(org.Hs.eg.db)#读取文件,原始文件中使用空格分割的go_ythdf2<-read.table("./goList/RIP YTHDF2 RNAseq.txt",sep=" ")go_ythdf2<-t(go_ythdf2) 2.ID转换,ENTREZID是进行GO分析最好的ID类型(针对clusterProfiler) ...
#ID和Gene symbol对应列表geneann<-read.table("gencode.v22.annotation.gene.probeMap",header=T,sep="\t",row.names=1) #二者ID进行匹配,并添加一列gsymexpr$gsym<-geneann[rownames(expr),]$gene#去除重复的Gene nameexpr<-distinct(expr,gsym,.keep_all=T)#将行名改为Gene namerow.names(expr)<-...
#ID和Gene symbol对应列表geneann<-read.table("gencode.v22.annotation.gene.probeMap",header=T,sep="\t",row.names=1) #二者ID进行匹配,并添加一列gsymexpr$gsym<-geneann[rownames(expr),]$gene#去除重复的Gene nameexpr<-distinct(expr,gsym,.keep_all=T)#将行名改为Gene namerow.names(expr)<-...