GO、KEGG富集分析(一)有参情况

GO富集分析原理： 有一个term注释了100个差异表达基因参与了哪个过程，注释完之后（模式生物都有现成的注释包，不用我们自己注释），计算相对于背景它是否显著集中在某条通路、某一个细胞学定位、某一种生物学功能。

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例如，讨论这些差异基因主要映射到哪些GO或KEGG分类条目中，以说明基因表达的改变会导致哪些调控途径原有功能失调，进而与表型联系起来。通常称这种分析为GO、KEGG富集分析。

KEGG指的是京都基因与基因组百科全书，通常我们使用KEGG中的pathway模块，将基因映射到某些通路上，了解基因参与生物体中的代谢过程等。

【R语言作图】富集分析结果直方图

1、最近小Q在做自然选择分析，分析完之后简单粗暴的对候选基因做了富集分析，并做了展示，比起气泡图，我模仿了另一种作图方式，显示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R语言画富集分析示意图（非气泡图）。

2、R语言绘图系列：标度控制着数据到图形属性的映射，标度将我们的数据转化为视觉上可以感知的东西，比如大小、位置、颜色、形状等。标度也为我们提供了读图时所使用的工具，比如说坐标轴和图例。总的来说，可以称为引导元素。

3、利用R包rworldmap & rworldxtra来作图。已有的map数据中一个国家对应一个坐标，一个国家边界，利用这些已有数据+用户数据构建新的画图数据（其他新添加的图均是如此）。

4、步骤 新建一个空白的project，然后导入数据，可以粘贴复制，也可以用导入数据。请点击输入图片描述 选中数据--点 Plot Column/Bar/PieColumn，软件就会自动计算生成直方统计图。

5、eg：ggplot(TZP_new，aes(x=Cell_type，y=Percentage，fill=Cell_type))+geom_bar(stat=identity)+coord_flip()+guides(fill= F)其中，corrd_flip()选项即为把图像横向的参数。guides为调节图例隐藏的参数。

r语言怎么查看富集分析的数据

方法/步骤 录入原始数据。如图所示，原始数据一般采用excel表格来录入，第一列为决策单元序列，比如公司、行业等；后续各列依次是产出和投入变量，切忌产出变量一定要在投入变量前面。分析效率情况。

是指sql之类的数据库吗，可以用RODBC包与数据库连接，将数据库中的表读入R中，接下来就可以按照常规的代码解决问题了，也可以安装sqldf包，这样就可以在R中用sql语句对数据操作。

r语言数据分析是查看数据的结构、类型，数据处理。

我模仿了另一种作图方式，显示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R语言画富集分析示意图（非气泡图）。利用ggplot2+grid包进行画图，采用分面的思想作图。

先加载相关的package 然后提取想要的基因集，变成list 然后进行富集分析 需要注意的点：expr输入的表达矩阵必须为：SummarizedExperiment或者SingleCellExperiment ExpressionSet 或者别的什么对象。

最近小Q在做自然选择分析，分析完之后简单粗暴的对候选基因做了富集分析，并做了展示，比起气泡图，我模仿了另一种作图方式，显示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R语言画富集分析示意图（非气泡图）。

当前标题：r语言go富集分析工具 r语言分析数据集
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