富集分析是生物医学论文中非常常见的一类分析，例如GO富集分析，Pathway富集分析等。其结果一般包括以下几个要素：1，名字（GO term或者KEGG description）；2，该名字中包含的基因；3，该名字中包含的基因的P值等。常见的绘图包括：气泡图，条形图。今天我们利用GOplot R包，来绘制一个弦图（chord plot）。弦图简介：下面这个圆形的、错综复杂的图就是弦图，属于圈图的一
GO的主要用途之一是对基因组进行富集分析。例如，给定一组在特定条件下上调的基因，富集分析将使用该基因组的注释发现哪些GO术语被过度表示（或未充分表示）。 富集分析工具 用户可以直接从GOC网站的主页进行浓缩分析
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2024-05-07 16:00:43
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GSVA的简介
Gene Set Variation Analysis，被称为基因集变异分析,是一种非参数的无监督分析方法，主要用来评估芯片核转录组的基因集富集结果。主要是通过将基因在不同样品间的表达量矩阵转化成基因集在样品间的表达量矩阵，从而来评估不同的代谢通路在不同样品间是否富集。其实就是研究这些感兴趣的基因集在不同样品间的差异，或者寻找比较重要的基因集，作为一种分析方法，主要是是为了从生物信
01—什么是P-VALUE?请用自己的语言简要概括，并举一例子在假设原假设（H0）正确时，出现现状或更差的情况的概率。在生物信息学差异分析的表达图中，p-VALUE代表的是显著差异，p值越小，代表这个基因的表达越显著，举例：H0:硬币均匀，正反出现概率各为1/2。这次实验我们抛10次硬币，发现有8次反面，那么在这里面出现的现状和更差的情况是8,9,10,0,1,2 &nb
在前面两篇文章中，笔者已经介绍了两种聚类算法，同时还通过sklearn完成相应的示例。但是，到目前为止笔者还没有介绍如何来聚类的经过进行评估。这接下来的这篇文章中，笔者将会介绍在聚类算法中几种常见的评估指标，以及其中两种相应的原理。同时，如果不用关系其具体计算过程的，可以直接阅读第三部分即可。如同之前介绍的其它算法模型一样，对于聚类来讲我们同样会通过一些评价指标来衡量聚类算法的优与劣
1. 简介 GSEA 是 2003 年提出来的一种对表达谱芯片进行分析的方法,并被编制成软件。它的主要目的就是确定预先定义的基 因集(具有相同或相似的功能,或位于同一染色体相邻位点的一群基因)在表达谱芯片结果中是否有显著性。 GSEA 分析过程分为 5 步: 1. 基因知识库的获得; 2. 根据基因表达谱数据对所有基因进行排序; 3. 计算富集得分(enrichment score,ES); 4.
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2024-05-25 22:07:48
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GSEA分析一、GSEA介绍二、GSEA原理2.1 数据矩阵文件2.2 GSEA计算中几个关键概念1. Ranked Gene List L的排序算法2. 计算富集得分 (ES, enrichment score).3. 评估富集得分(ES)的显著性。4. ES标准化5. 多重假设检验校正（q-value）。6. RANK7. Leading-edge subset8. LEADING EDGE
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2024-03-29 23:43:46
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接触生物信息有段日子了，自己也发表了几篇数据挖掘的文章，感觉数据挖掘很大程度上来说是在做两件事：1.比较(异同) 2.富集(特征)。举个例子来说，如果我们对control-treatment做差异表达分析，算法会给出的差异表达基因list，按照某个统计量，比如fold change，也就是control相较于treatment的变化倍数，从小到大排序，得到一个rank list,怎么从这个list
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2024-05-27 19:25:34
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何为功能富集分析？功能富集分析是将基因或者蛋白列表分成多个部分，即将一堆基因进行分类，而这里的分类标准往往是按照基因的功能来限定的。换句话说，就是把一个基因列表中，具有相似功能的基因放到一起，并和生物学表型关联起来。何为GO和KEGG？为了解决将基因按照功能进行分类的问题，科学家们开发了很多基因功能注释数据库，。这其中比较有名的一个就是Gene Ontology（基因本体论，GO）和Kyoto E
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2023-07-02 16:47:58
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作者 biobin
前言 关于 clusterProfiler这个 R 包就不介绍了，网红教授宣传得很成功，功能也比较强大，主要是做 GO 和 KEGG 的功能富集及其可视化。简单总结下用法，以后用时可直接找来用。 首先考虑一个问题： clusterProfiler做 GO 和 KEGG 富集分析的注释信息来自哪里？ GO 的注释信息来自 Bioconductor，
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2024-05-19 16:07:54
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GeneOntology富集分析是高通量数据分析的标配，不管是转录组、甲基化、ChIP-seq还是重测序，都会用到对一个或多个集合的基因进行功能富集分析。分析结果可以指示这个集合的基因具有什么样的功能偏好性，进而据此判断相应的生物学意义。GOEAST，去东方今天向大家推荐一款，中科院遗传所王秀杰老师组2008年发表的在线工具GOEAST，访问网站是http://omicslab.genetics.
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2024-02-25 05:02:16
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GO和KEGG富集分析文章目录GO和KEGG富集分析@[toc]1. 将差异表达结果的基因名称转化为id2. GO富集分析3. GO圈图绘制4. KEGG富集分析5. KEGG圈图绘制1. 将差异表达结果的基因名称转化为id因为GO和KEGG分析需要用到id，所以这一步需要将基因名字转换为id。具体步骤如下：新建空白文件夹，将差异分析得到的diff.xls复制粘贴到文件夹中因为在这里只需要diff
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2023-10-03 16:43:49
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写在前面原本，我并无写这一稿件的想法。主要原因有二：网络上已有相关资料较多，尽管类似的问题天天仍然有人问再谈起 GO富集分析，距离上次已是五六年，简单来说，不想谈如果要找合理解释，那么针对第一点，就是每天仍然有大量新接触生信数据分析的朋友；针对第二点，…在前两天我推的文稿《零基础快速完成基因功能注释 / GO / KEGG / PFAM…》中，评论区答应了下，阅读过5000，那就写一写富集分析。于
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2024-03-27 10:40:14
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我们的云平台上的GO富集分析工具，需要输入的文件表格和参数很简单，但很多同学都不明白其中的原理与结果解读，这个帖子就跟大家详细解释~一、GO富集介绍： Gene Ontology（简称GO）是一个国际标准化的基因功能分类体系，提供了一套动态更新的标准词汇表（controlled vocabulary）来全面描述生物体中基因和基因产物的属性。GO总
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2024-01-07 21:28:04
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Go和KEGG富集教程前提操作步骤注释中心库 前提假设现在你已经在R官网上下载并安装好了R，并且已经有了自己的基因数据，例如一个excel表格中存放的数据。如下面这种形式。 现在需要做GO富集和KEGG的富集并生成想要的气泡或者通路图。操作步骤安装clusterProfilerif (!requireNamespace("BiocManager", quietly = TRUE))
in
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2024-01-12 11:52:54
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GO是Gene Ontology的简称，是基因功能国际标准分类体系。它旨在建立一个适用于各种物种的，对基因和蛋白质功能进行限定和描述的，并能随着研究不断深入而更新的语言词汇标准。GO分为分子功能（Molecular Function）、生物过程（Biological Process）、和细胞组成（Cellular Component）三个部分。富集分析主要用于差异基因在GO term的富集程度...
原创
2021-05-25 09:26:30
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# Python单细胞GO富集实现教程
## 1. 整体流程
首先，我们需要明确整个实现过程的流程，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装必要的Python库 |
| 2 | 准备基因表达数据和GO注释信息 |
| 3 | 进行GO富集分析 |
| 4 | 可视化富集结果 |
## 2. 具体操作步骤及代码
### 步骤1：安装必要
原创
2024-07-10 06:06:20
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最近总是有需要单独对某一个类型的通路进行超几何分布的p值计算，这里记录一下python包的计算方法使用scipy的stat里面的hypergeom.sf方法进行富集分析的p值计算hsaxxxxx AA and Linoleic metabolism KEGG pathways Pathways KEGG (Homo sapiens (human)) 59 17
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2023-06-29 09:42:44
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What：什么是GO和KEGG？GO全称是Gene Ontology，它分为：细胞组分（cellular component, CC）、分子功能（molecular function, MF）、生物过程（biological process, BP），那这三者有什么关系呢？，大概就是母鸡A被养在鸡笼里，它能够下鸡蛋，但是前提是我往笼子里再放一只公鸡后才能下蛋，在这个比喻里，鸡笼就是CC，下蛋这个动
文章目录论文地址DAVID官网上调基因GO富集分析进入官网，点击“Function Annotation”选项富集分析选择背景基因选择GO富集分析结果下载富集分析结果保存文件，作为后续可视化的输入文件可视化富集分析结果bp,cc,mf分别提取counts数前5的term条形图圈圈图下调基因GO富集分析可视化富集分析结果bp,cc,mf分别提取counts数前5的term条形图圈图 论文地址
DA
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2024-04-26 12:39:15
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