承接上节:RNA-seq入门实战(四):差异分析前的准备——数据检查,以及RNA-seq入门实战(五):差异分析——DESeq2 edgeR limma的使用与比较 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 do...
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。
进行GO富集分析是组学研究中在获得差异基因后的常见操作。GO富集分析是基于GO数据库对给定基因集进行功能...
基因富集分析(Gene Enrichment Analysis)是一种常用的生物信息学方法,用于解释在基因组或基因集合中出现的显著富集的功能或特定特征。这种分析用于高通量基因表达数据的解释,比如基因芯片数据或RNA测序数据。 基本原理是将感兴趣的基因集与参考基因组或已知的基因功能注释进行比较。这个过程涉及到统计分析,用于确定是否某个...
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...
本文将深入讲解RNA-seq中R语言的基因富集分析，包括KEGG、GO和GSEA的实战应用与区别。基因富集分析是一种生物信息学工具，用于理解基因组中特定基因集合的功能特性。它在解读基因表达数据，如基因芯片或RNA测序数据时尤为关键，通过对比感兴趣基因集与参考基因组或已知功能注释，揭示其潜在生物学意义。分析步骤...
5.1 GO富集分析: #Go classification#Go enrichment>library("stringr")#后面出图的参数str_wrap需要这个包ego_cc<-enrichGO(gene=gene.df$ENSEMBL,OrgDb=org.Hs.eg.db,keyType='ENSEMBL',ont="CC",pAdjustMethod="BH",pvalueCutoff=0.01,qvalueCutoff=0.05)ego_bp<-enrichGO(gene=gene.df$ENSEMBL,OrgDb=...
题目:对DEseq2差异分析得到的差异基因进行GO富集。 目的:旨在对基因和蛋白质功能进行限定和描述的。 内容: 1. 下载GO注释背景文件,准备好需要富集的基因列表。 2. 将数据上传到TBtools中进行基因富集。 数据:进一步筛选得到的差异基因列表。 工具:TBtools。
REVIGO是一个在线网页工具,它可以获取一个详细的基因本体论(Gene Ontology,GO)术语列表,并通过删除冗余的GO术语来对它们进行总结,然后基于语义相似性对去冗余后的术语进行可视化。 REVIGO根据分配给每个GO的p值(或其他度量),用漂亮的颜色将其可视化。在对...