R语言|GO富集分析

本文介绍了使用R语言进行GO富集分析的过程,包括利用clusterProfiler、org.Hs.eg.db、enrichplot和GOplot包进行数据转换、功能富集及差异圈图、聚类圈图的绘制,提供了数据链接和详细步骤。

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GO富集分析 —— 差异圈图、聚类圈图

一、数据链接
链接: https://pan.baidu.com/s/1PPUW5YyJHjwxvkjmMi0Vtw?pwd=c9s8
提取码: c9s8

二、安装包介绍
clusterProfiler包:功能也比较强大,主要是做GO和KEGG的功能富集及其可视化。
org.Hs.eg.db包:转换NCBI、ensemble等数据库中基因ID,symbol等之间的转换。
enrichplot包:实现多种可视化方法来解释富集结果。
GOplot:功能富集绘图。

三、绘图
1、安装加载包

#安装包
if (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
  install.packages("BiocManager")
BiocManager::install("org.Hs.eg.db")
BiocManager::install("DOSE")
BiocManager::install("clusterProfiler")
BiocManager::install("enrichplot")
install.packages("colorspace")
install.packages("stringi")
install.packages("ggplot2")
install.packages("digest")
install.packages("GOplot")
#加载包
library(clusterProfiler)
library
GO富集分析是一种常用的生物信息学方法,用于确定一组基因在特定的生物学过程、细胞组分或分子功能中的富集情况。在R语言中,可以使用多个包来进行GO富集分析。 其中,clusterProfiler包是一个功能强大的包,主要用于进行GO和KEGG的功能富集分析,并提供了可视化功能。org.Hs.eg.db包用于转换不同数据库中的基因ID和符号之间的转换。enrichplot包提供了多种可视化方法来解释富集结果。而GOplot包则用于绘制功能富集的图形。\[1\] 在进行GO富集分析时,可以使用enrichGO函数来进行分析。该函数需要提供基因列表和参考基因组等参数。可以设置P值和q值的阈值,以及选择分析的层面(生物学过程、细胞组分或分子功能)。还可以选择是否将基因ID转换为基因名。\[2\] 在分析完GO富集后,可以根据显著性阈值筛选出显著富集的结果,并将结果保存为文件。可以构建数据框矩阵来存储GO富集的相关信息,包括分类、ID、术语、基因和校正的P值等。可以根据需要限定GO数目和基因数目。\[3\] 总之,使用R语言进行GO富集分析可以通过多个包来实现,包括clusterProfiler、org.Hs.eg.db、enrichplot和GOplot。可以根据具体需求设置参数并进行分析,最后可以筛选出显著富集的结果并进行可视化。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [R语言|GO富集分析](https://blog.youkuaiyun.com/weifanbio/article/details/124279953)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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