如何從眾多go生物學(xué)分析中選取出需要的生物過程

1 如果肯下功夫，可以通過R語(yǔ)言獲得基因本體論以及通路富集數(shù)據(jù)并將其可視化，所用的R包可以是GOSim（GO分析），或者clusterprofiler(GOKEGG)

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3 關(guān)于GO和KEGG數(shù)據(jù)的獲得，上DAVID就好

GO、KEGG富集分析（一）有參情況

對(duì)基因的描述一般從三個(gè)層面進(jìn)行：

這三個(gè)層面具體是指：

得到GO注釋

做GO分析的思路：

比如，在疾病研究的時(shí)候，進(jìn)行藥物治療之后某些基因的表達(dá)量明顯的發(fā)生了變化，拿這些基因去做GO分析發(fā)現(xiàn)在Biological process過程當(dāng)中集中在RNA修飾上，然后在此基礎(chǔ)上繼續(xù)進(jìn)行挖掘。這個(gè)例子就是想啟示大家拿到差異表達(dá)基因DEG只是一個(gè)開始，接下來就應(yīng)該去做GO注釋，之后需要進(jìn)行一個(gè)分析看這些注釋主要集中在哪個(gè)地方。假如我們有100個(gè)差異表達(dá)基因其中有99個(gè)都集中在細(xì)胞核里，那我們通過GO分析就得到了一個(gè)顯著的分布。

GO富集分析原理：

有一個(gè)term注釋了100個(gè)差異表達(dá)基因參與了哪個(gè)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(jì)算相對(duì)于背景它是否顯著集中在某條通路、某一個(gè)細(xì)胞學(xué)定位、某一種生物學(xué)功能。

clusterProfiler是一個(gè)功能強(qiáng)大的R包，同時(shí)支持GO和KEGG的富集分析，而且可視化功能非常的優(yōu)秀，本章主要介紹利用這個(gè)R包來進(jìn)行Gene Ontology的富集分析。

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。Bioconductor上提供了以下19個(gè)物種的Org類型的包，包含了這些物種的GO注釋信息

對(duì)于以上19個(gè)物種，只需要安裝對(duì)應(yīng)的org包，clusterProfile就會(huì)自動(dòng)從中獲取GO注釋信息，我們只需要差異基因的列表就可以了，使用起來非常方便。

1.1 準(zhǔn)備輸入數(shù)據(jù)

待分析的數(shù)據(jù)就是一串基因名稱了，可以是ensembl id、entrze id或者symbol id等類型都可以。把基因名稱以一列的形式排開，放在一個(gè)文本文件中（例如命名“gene.txt”）。Excel中查看，就是如下示例這種樣式。

1.3 GO富集分析

加載了注釋庫(kù)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。

此外，clusterProfiler中也額外提供了一系列的可視化方案用于展示本次富集分析結(jié)果，具有極大的便利。

參考：

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geo和go分析的區(qū)別

含義不同。geo和go分析的區(qū)別是含義不同，go不是數(shù)據(jù)庫(kù)，GEO數(shù)據(jù)是由美國(guó)國(guó)立生物技術(shù)信息中心NCBI創(chuàng)建并維護(hù)的基因表達(dá)數(shù)據(jù)庫(kù)。它創(chuàng)建于2000年，收錄了世界各國(guó)研究機(jī)構(gòu)提交的高通量基因表。

新聞標(biāo)題：r語(yǔ)言的go分析是什么 r go字
轉(zhuǎn)載源于：http://chinadenli.net/article42/hjehhc.html

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