使用topGO进行GO富集分析

最新推荐文章于 2025-06-24 13:13:59 发布
最新推荐文章于 2025-06-24 13:13:59 发布
阅读量1.3w 收藏 23
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 转录组 文章标签： 富集分析 GO topGO
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43569478/article/details/83743975
本文介绍了如何使用R包topGO进行GO富集分析，包括topGO的功能特性、统计方法选择，以及如何构建topGOdata对象、进行富集分析和结果可视化。内容涵盖基因列表、GO注释获取、GO数据过滤、结果展示等多个步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

topGO是一个专门用于做GO富集分析的R包，它默认从GO.db中读取GO的分类和结构信息，结合富集分析的结果，它可以画出如下所示的GO有向无环图
在这里插入图片描述
除了GO富集结果可视化这一特点，topGO还提供了多种富集分析的统计方法，示意如下
在这里插入图片描述
甚至支持自定义统计算法和模型，当然，常规情况下我们使用经典的费舍尔精确检验就可以了。

topGO的核心是构建一个topGOdata类型的对象，需要以下3种元素

  1. 基因组所有的基因
  2. 基因组所有基因对应的GO注释
  3. GO之间的分类和结构信息

基因的列表在R中用向量存储，topGO会根据names属性来读取基因的标识符，而这个向量的内容是一个只包括0和1的因子，0表示这个基因为非差异基因，1表示这个基因为差异基因。示例如下

> head(geneList)
1  2  3  9 10
1  0  1  0  1

第一行为names属性，这里为entrez id, 第二行为向量的内容。

基因的GO注释，可以从Bioconductor提供的注释包中获得，比如human就可以从org.Hs.eg.db包中得到，如果没有现成的注释包，也可以从文件中读取。

所有GO的分类和结构信息是从GO.db这个R包中读取的，所以使用时，不需要考虑这个因素，但是需要注意，

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
使用R包topGO绘制GO有向无环图
泉亚雪狐的博客
10-12 1万+
GO有向无环图 topGO 官方说明链接：http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/topGO.html 实战代码 ##R脚本 biocLite("topGO") biocLite("ALL") biocLite('hgu95av2.db') biocLite('Rgraphviz') library(topGO) library...
R中使用topGO进行富集分析
wt141643的博客
03-28 5662
已知文件如下 DEG.list #差异基因list rice.map #物种注释到GO数据库的信息 一般只用到上面两个文件就可以 rice.map # 1. blast2go 软件做注释，再使用 mapping2maplist.pl 脚本进行格式转换 # 2. 可以直接从数据库下载，再使用 plaza2maolist.pl 脚本进行格式转化 原始数据上传到百度网盘： 链接：https...
在Linux AMD64平台安装Gogs：完整指南
最新发布
weixin_42471823的博客
06-24 1177
Gogs（Go Git Service）是一个开源的轻量级代码托管平台，主要由Go语言编写。Gogs的目标是为开发者提供一个快速、易于安装和使用且可自定义的Git服务。它的设计理念注重简洁和速度，旨在为个人和小型团队提供一个高效且可靠的代码托管解决方案。
【有向无环图】
纵横四海的博客
11-04 344
【代码】【有向无环图】
探索高效图处理的利器：Go语言实现的有向无环图库 Dag
gitblog_00015的博客
06-23 607
探索高效图处理的利器：Go语言实现的有向无环图库 Dag 在当今快速发展的软件世界中，复杂性的管理成为了一项核心挑战。有向无环图（Directed Acyclic Graph，简称DAG）作为一种强大的数据结构，广泛应用于任务调度、依赖管理、数据分析等领域。今天，我们要推荐一个专为Go语言开发者打造的精品开源项目 —— dag。 项目介绍 dag 是一个简洁高效的Go语言实现的有向无环图库。它允许...
Go实战之基于有向无环图的并发执行流的实现
一点见解
02-11 1155
1 工作流概述 工作流，是对工作流程中的工作按一定的规则组织在一起并按其进行执行的一种模型。比如常见的行政系统中的加班申请、请假申请；工作流要解决的问题就是为了实现某个特定的目标，让多个参与者之间按某种预定的规则自动的传递信息。 通过有向无环图，可以解决两个问题：从逻辑上，对各个节点的依赖关系进行了组织；从技术上，有依赖关系的节点需要等待执行，无依赖关系的可以并发执行。 2 工作流的实现 下面我们以早上起床穿衣所发生的事件为例来讲解有向无环图的实现。穿衣流程中包含的事件有穿内裤、穿裤子、穿袜子、穿鞋、戴手表
r语言进行go富集分析_R语言实现GO分析
weixin_39897505的博客
12-20 4053
链客，专为开发者而生，有问必答！此文章来自区块链技术社区，未经允许拒绝转载。我们上一期介绍了如何实现GO分析的可视化，运行了GOplot包自带的数据并且很畅通。然而我们如何才能获取那些可以直接输入的数据表格或者说前期的工作是怎么实现的。今天就跟大家介绍下如何利用R语言实现GO的流程化分析。我们需要以下三个包：GO.db是GO分析的数据基础它包含了GO的基本分层信息；topGO是基因的功能富集分析包...
使用clusterProfiler进行GO富集分析
庐州月光的博客
11-05 6万+
欢迎关注微信公众号《生信修炼手册》! clusterProfiler是一个功能强大的R包，同时支持GO和KEGG的富集分析，而且可视化功能非常的优秀，本章主要介绍利用这个R包来进行Gene Ontology的富集分析。 进行GO分析时，需要考虑的一个基础因素就是基因的GO注释信息从何处获取。Bioconductor上提供了以下19个物种的Org类型的包，包含了这些物种的GO注释信息 pac...
差异基因富集分析（R语言——GO&KEGG&GSEA）
m0_73145613的博客
07-03 4789
通路富集分析气泡图
图系列（三）判断有向无环图（DAG）
zhaoyangyingmu的博客
08-23 3992
判断有向无环图（DAG） 其实，这篇博文是前面两篇的应用，并不算是一个基础操作。看起来可能会有点重复，但是作为巩固复习一下也不错。我感觉最近可能代码贴太多了，我有时间的时候，多加入一些注解吧。可能会适当加一些图。 方法一 广度优先遍历 + 入度统计 首先，找到入度为0的元素，这个元素肯定是“根”元素。接着，去掉这个元素，并相应减少邻接节点的入度，将新的入度为0的元素加入队列中。这样一系列操作...
10、差异基因topGO富集
weixin_30852367的博客
08-19 1188
参考：http://www.biotrainee.com/thread-558-1-1.html http://bioconductor.org/packages/3.7/bioc/ http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/topGO.html https://www.jianshu.com/p/9e21f219...
有向图、无向图是否有环的判断
ddkxddkx的专栏
10-10 2794
这些算法和思想都是来自网上的，在此感谢原作者！ 先介绍一下无向图的判断算法，这个比较简单： 判断无向图中是否存在回路（环）的算法描述 如果存在回路，则必存在一个子图，是一个环路。环路中所有顶点的度>=2。 算法：      第一步：删
判断有向图中是否存在环
wonderyoung的专栏
03-18 3113
方法概要： nodeset_dst[i][k][ ]表示i节点经过K跳可达节点集合； 步骤1：从0跳（节点自身）开始根据邻接矩阵逐跳添加节点：即如果节点i经过k-1跳可达节点m，且m存在到n的有向边；则i经过k跳可达n(注意处理i到n的其他更短路径)，将n添加到nodeset_dst[i][k][ ]数组中；并将nodeset_map[i][n]低4bit置1，表示n在i的可达目的节点集合中，
富集分析原理和clusterProfiler包进行GO、KEGG富集分析详细说明
Tian問的博客
10-03 3万+
概念： 基因富集分析是指对于给定一组基因根据基因组注释信息（GO、KEGG）对基因进行聚类分析，即给定的基因是不是GO中的一个功能（或KEGG中的一个通路）。 基因的功能富集的目的说明给定的基因集对哪些功能的影响有针对性的，不是随机影响的。 原理： 基因富集分析是通过研究给定的基因集在功能节点上是否过出现来得到关注的基因集显著注释的功能节点。通常利用超几何分布等方法计算给定基因集在某个功能（或通路）上的P值，判断给定的基因集在功能（或通路）的基因数目超过了随机的期望，是一个小概率事件。 变
生信学习之通路富集一（GO分析）
热门推荐
coffeeii的博客
04-25 9万+
生信学习之通路富集（一）
GO和kEGG富集分析
ZxVSaccount的博客
09-18 4738
GO（Gene Ontology，基因本体）富集和 KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes，京都基因与基因组百科全书）富集分析能够从不同角度揭示基因的功能和生物学意义提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考图片很多,这里就不再一一展示了,有兴趣的朋友可以自己常以跑一下,了解一下它们之间的区别,需要数据的话私我领取!!!
.Net Framework3.0 实践纪实(1)
niwalker的专栏
08-10 9115
.Net Framework3.0 实践纪实(1) 引子刚刚完成了TopGo程序的第一个版本，朋友们建议将此程序的开发过程共享。我也有此想法，唯恐自己能力有限，辜负了朋友们的期望。最后我还是决定把它写出来，作为大家闲来无事时讨论的话题也未尝不可，同时我也真诚地希望各位同好们提出批评和建议。TopGo是一款使用.Net Framework3.0(WinFx) 编写的计算机围棋软件（由于本
富集分析：（一）概述
qq_40569830的博客
06-26 1万+
介绍了富集分析和分析软件，包括在线富集分析工具KOBAS-i和GOEAST，富集分析R包topGO，clusterProfiler。
五分钟讲明白DAG（有向无环图）的优缺点
yhc166188的博客
06-25 3万+
区块链是一个去中心化的数据库，但是去中心化的数据库却不仅仅指区块链，因为还有一种技术叫做DAG,它也是分布式账本技术。 1：什么是DAG DAG(Directed Acyclic Graph)，中文名"有向无环图"。"有向"指的是有方向，准确的说应该是同一个方向，"无环"则指够不成闭环。在DAG中，没有区块的概念，他的组成单元是一笔笔的交易，每个单元记录的是单个用户的交易，这样就省去了打包出块...
go富集分析
03-16
<think>好的，用户想进行GO富集分析，询问相关的工具和方法。首先，我需要回忆一下常用的工具，比如clusterProfiler、DAVID、GSEA、topGO、Enrichr等。这些工具在引用中提到的，特别是clusterProfiler被引用[1]提到，用于基因集富集分析，所以需要重点介绍。 然后，用户可能需要知道分析的基本步骤，比如准备基因列表、选择合适的数据库、进行统计检验等。引用[4]提到超几何检验，这在GO富集中常用，需要解释清楚。同时，引用[5]关于Rsubread可能和基因计数有关，但可能不是直接相关，不过可以忽略。 接下来，要考虑用户可能的背景。他们可能处理的是差异表达基因，需要从差异分析结果开始，比如log2倍变化值，如引用[1]所述。然后生成相关问题，比如如何选择工具、结果解读、统计方法比较、可视化等。确保每个问题都有对应的引用支持，比如clusterProfiler在引用[1]和[4]中都有提到。 还要注意用户可能需要方法比较，比如经典富集分析与GSEA的不同，引用[1]和[3]提到GSEA的应用场景。此外，安装和使用工具如GDCRNATools在引用[4]中，可能相关但用户没提，暂时不涉及。 最后，检查所有工具和方法是否都有引用支持，确保回答真实可靠。例如，clusterProfiler和Pathview在引用[1]，超几何检验在引用[4]，GSEA在引用[1]和[3]。确保回答结构清晰，分步骤说明工具、方法、步骤，然后生成相关问题。</think>### GO（Gene Ontology）富集分析工具与方法 GO富集分析用于识别在特定基因集合（如差异表达基因）中显著富集的生物学功能、分子过程或细胞组分。以下是常用工具和分析方法： --- #### **一、常用工具** 1. **clusterProfiler（R包）** - **功能**：支持GO、KEGG等多种富集分析，提供可视化（如点图、网络图）[^1]。 - **输入**：基因列表（如差异表达基因的Entrez ID或Symbol）和背景基因集（通常为所有检测基因）。 - **统计方法**：超几何检验或Fisher精确检验，用于评估富集显著性[^4]。 - **示例代码**： ```R library(clusterProfiler) ego <- enrichGO(gene = geneList, OrgDb = org.Hs.eg.db, ont = "BP") dotplot(ego) ``` 2. **DAVID** - **特点**：在线工具，支持功能注释和富集分析，适合非编程用户[^1]。 - **输入**：基因Symbol或Entrez ID，可自定义背景集。 3. **GSEA（Gene Set Enrichment Analysis）** - **适用场景**：分析基因集的协同表达变化，而非单个基因[^3]。 - **输入**：需要基因表达矩阵（GCT格式）和表型标签（如疾病组与对照组）[^3]。 4. **topGO（R包）** - **优势**：基于GO图结构的富集分析，减少冗余术语干扰。 5. **Enrichr** - **特点**：在线工具，支持快速富集分析，整合多种数据库（如GO、Reactome）[^1]。 --- #### **二、分析步骤** 1. **数据准备** - 输入基因列表：通常为差异表达基因（需包含基因标识符，如Symbol或Entrez ID）。 - 背景基因集：默认使用所有检测基因，避免偏差。 2. **富集分析** - **超几何检验**：检验目标基因在特定GO术语中的过表达概率。 $$ P = 1 - \sum_{k=0}^{K-1} \frac{\binom{M}{k} \binom{N-M}{n-k}}{\binom{N}{n}} $$ 其中，$N$为背景基因总数，$M$为GO术语中的基因数，$n$为输入基因数，$K$为输入基因与GO术语的交集数。 3. **结果解读** - **显著性指标**：校正后的p值（如FDR）和富集倍数（Fold Enrichment）。 - **可视化**：使用Pathview或clusterProfiler生成通路图或富集网络。 --- #### **三、注意事项** 1. **基因标识符一致性**：确保输入基因标识符与数据库的命名空间一致（如HUGO Symbol）[^3]。 2. **多重检验校正**：使用Benjamini-Hochberg等方法控制假阳性率。 ---
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值