自包含的方法,比如用Globaltest包,它需要真实的表达数据,并且要转换成适合的尺度用于分析。 竞争的方法,像GOstats这样的工具就是用的这种方法。 纠正长度偏差的方法,goseq包就是做这个的,它会对RNA-seq实验中的长度偏差进行纠正。 这些方法各有特点,选择哪种要看您的具体需求和数据情况。
本节概览:1.获取DEG结果的上下调差异基因2.bitr()函数转化基因名为entrez ID3.利用clusterProfiler进行KEGG与GO富集4.用enrichplot进行富集结果可视化:pathview goplot barplot dotplot cnetplot emapplot treeplot heatplot upsetplot 1. 获取DEG结果的上下调差异基因 载入上节RNA-seq入门的简单实战(五)中保存的三...
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1.GO分析的作用经过差异表达分析,我们得到了在对照组与实验组中差异表达的基因,说明改变的条件对这些基因的表达产生了影响,但是这样还不够,我们希望进一步知道具体是对哪些生物学功能/通路产生了影响,于是需…
分析结果将展示哪些生物学过程、分子功能或细胞成分在差异表达基因中富集。通过GO分析，我们可以深入理解差异表达基因对特定生物学过程、分子功能或细胞成分的影响，为后续研究提供有价值的信息。这项分析是RNA-seq数据分析流程中重要的一部分，能够帮助我们更全面地理解基因表达变化背后的生物学机制。
RNA-seq中,对差异表达基因进行GO富集分析,采用topGO软件包实现有向无环图,展示差异基因富集的GO term及其层级关系,从上至下所定义的功能范围越来越具体。 对BP、CC、MF三大类各取富集程度最高的前10位作为DAG图主节点(方框表示),通过包含关系(is_a和part_of)将相...
聚类分析有很多应用,比如说:我们可以分析疾病的亚型,还可以通过对多个基因在特定疾病当中的表达倾向性来找出可能的、新的、诊断用的Biomark。 GO分析: GO分析是RNA-seq分析中非常常用的一种分析。GO是Gene Ontology的缩写,Gene Ontology是一个国际化的、基因功能分类体系。这个体系用一整套动态更新的标准词汇和严格定...
3.利用clusterProfiler进行KEGG与GO富集 4.用enrichplot进行富集结果可视化:pathview goplot barplot dotplot cnetplot emapplot treeplot heatplot upsetplot 承接上期文章:RNA-seq入门实战(五):差异分析——DESeq2 edgeR limma的使用与比较,本节介绍使用差异基因进行GO、KEGG富集分析与enrichplot可视化 ...
RNA-seq中,对差异表达基因进行GO富集分析,采用topGO软件包实现有向无环图,展示差异基因富集的GO term及其层级关系,从上至下所定义的功能范围越来越具体。 对BP、CC、MF三大类各取富集程度最高的前10位作为DAG图主节点(方框表示),通过包含关系(is_a和part_of)将相关联的GO term一起展示,颜色越深代表富集程度...
📚 RNA-Seq数据分析是一个复杂但关键的过程,从原始数据的质控到最终的可视化分析,每一步都至关重要。以下是一个详细的RNA-Seq数据分析流程,帮助你从原始数据一步步走向科学发现:1️⃣ 原始数据质控:确保数据的完整性和准确性,为后续分析打下基础。2...