如何從眾多go生物學(xué)分析中選取出需要的生物過程

GO分析有三個(gè)過程，GO_CC細(xì)胞組分，GO_BP生物過程， GO_MP分析功能，首先轉(zhuǎn)換成 ENTREZID ，然后利用 clusterProfiler 函數(shù)。

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很明顯，這些差異的基因必然與功能改變密切相關(guān)，例如，比較患病個(gè)體與正常個(gè)體的組織表達(dá)譜，不難想到這些表達(dá)顯著改變的基因參與了疾病或免疫相關(guān)的生物學(xué)過程、信號通路等，基因表達(dá)水平的失調(diào)與疾病肯定密不可分。

蛋白質(zhì)或者基因可以通過ID對應(yīng)或者序列注釋的方法找到與之對應(yīng)的GO號，而GO號可對于到Term，即功能類別或者細(xì)胞定位。 功能富集分析： 功能富集需要有一個(gè)參考數(shù)據(jù)集，通過該項(xiàng)分析可以找出在統(tǒng)計(jì)上顯著富集的GO Term。

進(jìn)行GO分析時(shí)，需要考慮的一個(gè)基礎(chǔ)因素就是基因的GO注釋信息從何處獲取。

調(diào)查是科學(xué)探究常用的方法之一，是了解生物種類、生存環(huán)境和外部形態(tài)等常用的研究方法。調(diào)查法一般是在自然的過程中進(jìn)行的，通過訪問、座談、問卷、測驗(yàn)和查閱書面材料等方式去搜集反映研究對象的材料。

【R語言】解決GO富集分析繪圖,標(biāo)簽重疊問題

最近有粉絲反映說，利用clusterProfiler這個(gè)包繪制GO富集分析氣泡圖和柱形圖的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)GO條目的名字都重疊在一起了。氣泡圖 柱形圖 這個(gè)圖別說美觀了，簡直不忍直視。經(jīng)過我的認(rèn)真研究，發(fā)現(xiàn)跟R版本有關(guān)。

但是該方法存在一個(gè)很大的問題，那就是當(dāng)x軸標(biāo)簽數(shù)量很多時(shí)，那么就無法通過這樣的方法進(jìn)行解決了。方法二是方法一的逆向思路，既然可以調(diào)大畫布，那么反過來，我們也可以調(diào)小x軸標(biāo)簽字體。

最近小Q在做自然選擇分析，分析完之后簡單粗暴的對候選基因做了富集分析，并做了展示，比起氣泡圖，我模仿了另一種作圖方式，顯示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R語言畫富集分析示意圖（非氣泡圖）。

在是否需要構(gòu)建的問題上，我看到徐洲更在 功能注釋后如何做富集分析 中提到 “你不需要構(gòu)建Orgdb，因?yàn)镺rgdb的用途是進(jìn)行基因編號和GO/KEGG的轉(zhuǎn)換。

單細(xì)胞富集分析我最常用的是 分組GSVA ，但最近用到了GO分析，就復(fù)習(xí)一下GO和KEGG富集分析及繪圖。載入無比熟悉的pbmc.3k數(shù)據(jù)集 (已注釋好，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備見 monocle )pbmc3k數(shù)據(jù)集只有1個(gè)樣本，沒辦法區(qū)分HC和病例組。

R語言msigdbr包提取基因集

1、先加載相關(guān)的package 然后提取想要的基因集，變成list 然后進(jìn)行富集分析 需要注意的點(diǎn)：expr輸入的表達(dá)矩陣必須為：SummarizedExperiment或者SingleCellExperiment ExpressionSet 或者別的什么對象。

2、通過選擇菜單：程序包-安裝程序包-在彈出的對話框中，選擇你要安裝的包，然后確定。使用命令install.packages(package_name，dir)package_name：是指定要安裝的包名，請注意大小寫。dir：包安裝的路徑。

3、一般的VCF文件都很大，用手動提取里面的信息肯定不大現(xiàn)實(shí)。用 vcfR 就可以輕松實(shí)現(xiàn)。vcfR 自帶測試文件 vcfR_test 。就用這個(gè)文件來操作一下吧。

4、已經(jīng)很久沒有再用R語言跑過數(shù)據(jù)了，最近有朋友需要跑GSVA，順便重溫了下R，現(xiàn)將內(nèi)容分享如下。GSVA全名Gene set variation analysis（基因集變異分析），是一種非參數(shù)，無監(jiān)督的算法。

5、Step 1： R 包安裝和數(shù)據(jù)輸入 首先是安裝必須 R 包，在這里我們需要用到 ggcorplot 和 ggthemes 這兩個(gè)R包。然后我們讀入R表達(dá)譜數(shù)據(jù)。

分享標(biāo)題：r語言提取go分析基因 r語言提取因子
標(biāo)題來源：http://chinadenli.net/article11/dspcsgd.html

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