r語(yǔ)言畫go注釋條形圖 r語(yǔ)言 注釋

如何給基因組所有的基因做GO和KEGG注釋

1、首先打開(kāi)KEGG搜索界面，如下圖。Search against輸入hsa，PrimaryID 類型選擇“NCBI-GeneID”，在“Enter objects one per line followed by bgcolor， fgcolor”下方文本框中輸入要查詢的基因名“GPX1”。

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2、這個(gè)需要專業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，建議同佳學(xué)基因聯(lián)系，商討合作事宜。

3、基因注釋主要基于蛋白序列比對(duì)。 將基因的序列與各數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行比對(duì)， 得到對(duì)應(yīng)的功能 注釋信息。

R語(yǔ)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(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。

前景基因：指的是我們所要進(jìn)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(gè)基因集合進(jìn)行富集，這個(gè)基因集合就是背景基因 描述信息：每個(gè)GO的Term的屬性，或者是每個(gè)KO號(hào)或者map號(hào)的屬性。

安裝clusterProfiler：對(duì)于沒(méi)有轉(zhuǎn)換的gene ID，clusterProfiler也提供了 bitr 方法進(jìn)行轉(zhuǎn)換ID：可以看到，這里轉(zhuǎn)換ID的對(duì)應(yīng)文件來(lái)源于org.Hs.eg.db這個(gè)包。

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

scale_y_discrete則調(diào)節(jié)label過(guò)長(zhǎng)的情況，讓圖片看起來(lái) 更美觀。3)檢查結(jié)果，可見(jiàn)geneID展示為gene symbol。（1）在enrichGO函數(shù)中，設(shè)置readable = TRUE；(2)用setReadable函數(shù)，對(duì)GO或者KEGG結(jié)果進(jìn)行轉(zhuǎn)化即可。

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(shuō)明基因表達(dá)的改變會(huì)導(dǎo)致哪些調(diào)控途徑原有功能失調(diào)，進(jìn)而與表型聯(lián)系起來(lái)。通常稱這種分析為GO、KEGG富集分析。

查找GSE及對(duì)應(yīng)GPL平臺(tái),注釋包信息后還能畫個(gè)熱圖

一個(gè)GSE下如果存在多個(gè)GPL測(cè)序，篩選特定的GPL數(shù)據(jù)；GSE會(huì)有多個(gè)列表 gset[[idx]]2 Converting GDS to an ExpressionSet 3 Converting GDS to an MAList ExpressionSet不包含注釋信息， getGEO 可以幫助我們獲取。

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