R语言中进行GO富集分析的超几何检验和可视化

最新推荐文章于 2025-09-25 17:14:12 发布

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本文介绍了如何在R语言中使用超几何检验进行GO（Gene Ontology）富集分析，并利用相关R包进行结果可视化。内容包括加载所需R包、准备基因列表、执行超几何检验以及使用ggplot2和clusterProfiler包进行结果展示。

R语言中进行GO富集分析的超几何检验和可视化

GO（Gene Ontology）富集分析是一种常用的生物信息学方法，用于揭示基因集合中富集的生物学功能和相关的代谢途径。在R语言中，我们可以使用超几何检验（hypergeometric test）来评估基因集合与特定GO术语之间的富集程度，并通过可视化展现结果。在本文中，我们将介绍如何使用R语言进行GO富集分析的超几何检验和可视化。

首先，我们需要加载所需的R包。在进行GO富集分析时，常用的R包包括clusterProfiler、org.Hs.eg.db和enrichplot。我们可以使用以下代码加载这些R包：

# 安装所需的包（如果尚未安装）
install.packages("clusterProfiler")
install.packages("org.Hs.eg.db")
install.packages("enrichplot")

# 加载所需的包
library(clusterProfiler)
library(org.Hs.eg.db)
library(enrichplot)

接下来，我们需要准备输入数据。一般来说，输入数据是一个基因列表，其中包含我们感兴趣的基因。这些基因可以是差异表达分析的结果或其他实验数据中显著变化的基因。为了演示，我们假设我们有一个名为gene_list的向量，其中包含一些基因的名称：