R语言软件进行GO分析 r语言数据分析可视化

topGO:大概是致力于GO分析方法论的R包

1、函数 topDiffGenes() 可以在 p-values=0.01 的显著水平上筛选 geneList 中的差异表达基因。

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2、BiocManager：install(topGO)需要R的版本为=10，但biocmanager安装需要的R版本更高，现在应该是6。富集工作主要包括3个步骤：准备相关数据；进行富集统计检验；分析结果。所以最重要的工作就是数据的准备。

3、通过注释得到的peak相关基因可以使用goseq、topGO等R包进行GO富集分析，用kobas进行kegg富集分析，也可以使用DAVID在线工具来完成富集分析。可以通过挑选感兴趣的GO term或pathway进一步筛选候选基因。

1、3 GO富集分析加载了注释库之后，读取基因列表文件，并使用clusterProfiler的内部函数enrichGO()即可完成GO富集分析。读取基因列表文件，并使用clusterProfiler的内部函数enrichKEGG()即可完成KEGG富集分析。

2、前景基因：指的是我们所要进行富集的基因，一般是基因的ID 背景基因：指的是前景基因在某个基因集合进行富集，这个基因集合就是背景基因描述信息：每个GO的Term的属性，或者是每个KO号或者map号的属性。

3、把他设置成100，让我们的标签可以一行展示。是不是还是原来的配方，还是熟悉的味道同样的柱形图，我们也能让他恢复原来的容貌。

4、scale_y_discrete则调节label过长的情况，让图片看起来更美观。3)检查结果，可见geneID展示为gene symbol。（1）在enrichGO函数中，设置readable = TRUE；(2)用setReadable函数，对GO或者KEGG结果进行转化即可。

5、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。

1、r语言数据分析是查看数据的结构、类型，数据处理。

2、R语言基本数据分析本文基于R语言进行基本数据统计分析，包括基本作图，线性拟合，逻辑回归，bootstrap采样和Anova方差分析的实现及应用。不多说，直接上代码，代码中有注释。

3、\x0d\x0ac. 从a和b两点，我们可以看出，hadoop重点是全量数据分析，而R语言重点是样本数据分析。

4、想获取R语言相关系数meta分析的程序模板的同学请在公众号（全哥的学习生涯）内回复“相关系数”即可。

5、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。

6、根据尺寸把染色体分割成合适的大小然后用 freq_peak 函数计算峰值。并对数据进行处理，去掉负数和Na值。计算到此为止，可以可视化实际数据来验证计算的正确性。仔细想一下，峰值计算的结果其实就是CNV的结果。

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