R語言GEO數(shù)據(jù)挖掘:步驟四:富集分析KEGG,GO

3 GO富集分析 加載了注釋庫之后，讀取基因列表文件，并使用clusterProfiler的內(nèi)部函數(shù)enrichGO()即可完成GO富集分析。讀取基因列表文件，并使用clusterProfiler的內(nèi)部函數(shù)enrichKEGG()即可完成KEGG富集分析。

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前景基因：指的是我們所要進行富集的基因，一般是基因的ID 背景基因：指的是前景基因在某個基因集合進行富集，這個基因集合就是背景基因 描述信息：每個GO的Term的屬性，或者是每個KO號或者map號的屬性。

安裝clusterProfiler：對于沒有轉(zhuǎn)換的gene ID，clusterProfiler也提供了 bitr 方法進行轉(zhuǎn)換ID：可以看到，這里轉(zhuǎn)換ID的對應文件來源于org.Hs.eg.db這個包。

把他設置成100，讓我們的標簽可以一行展示。是不是還是原來的配方，還是熟悉的味道 同樣的柱形圖，我們也能讓他恢復原來的容貌。

GO、KEGG富集分析(一)有參情況

GO富集分析原理： 有一個term注釋了100個差異表達基因參與了哪個過程，注釋完之后（模式生物都有現(xiàn)成的注釋包，不用我們自己注釋），計算相對于背景它是否顯著集中在某條通路、某一個細胞學定位、某一種生物學功能。

例如，討論這些差異基因主要映射到哪些GO或KEGG分類條目中，以說明基因表達的改變會導致哪些調(diào)控途徑原有功能失調(diào)，進而與表型聯(lián)系起來。通常稱這種分析為GO、KEGG富集分析。

KEGG指的是京都基因與基因組百科全書，通常我們使用KEGG中的pathway模塊，將基因映射到某些通路上，了解基因參與生物體中的代謝過程等。

盡管多重檢驗的校正可以減少假陽性，但并不能從根本上解決GO（或KEGG）富集的問題。GO富集的根本問題在于一個基因?qū)腉O term有多個，一個term對應多個gene，同時還有層級關系。

單細胞富集分析我最常用的是 分組GSVA ，但最近用到了GO分析，就復習一下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)準備見 monocle )pbmc3k數(shù)據(jù)集只有1個樣本，沒辦法區(qū)分HC和病例組。

功能富集分析： 功能富集需要有一個參考數(shù)據(jù)集，通過該項分析可以找出在統(tǒng)計上顯著富集的GO Term。該功能或者定位有可能與研究的目前有關。 GO功能分類是在某一功能層次上統(tǒng)計蛋白或者基因的數(shù)目或組成，往往是在GO的第二層次。

R語言KEGG相關,請戰(zhàn)友們幫我看看是怎么回事

我們知道R的版本在不停的更新，相應的R包也在不停的更新。我把繪制氣泡圖和柱形圖相關的函數(shù)拿出來認真的研究了一下，終于發(fā)現(xiàn)的癥結所在。

好的，這樣差異基因的kegg注釋就完成了。

可能的原因：Xxx應該是實體類的名字，而不是表的名字。查看hibernate.cfg.xml文件，是否有添加“mapping resource”。

關鍵還在于感興趣點在哪了。粗略的看，可以先看KEGG或者GO功能分類，看差異基因具體富集在哪些通路或功能。比如關注的是細胞內(nèi)酸合成關鍵酶，可以重點看酸合成和碳流相關通路。具體如何看KEGG或者GO功能分類，請聽下回分解。

網(wǎng)站名稱：r語言gokegg R語言的包包括哪兩大部分?
文章出自：http://chinadenli.net/article14/dshsdde.html

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