对于转录组分析，差异基因筛选完成后，就算是成功一大半了。接下来就可进行下游分析了。首先最常见的就是对上下调基因的富集分析了，富集分析我们之前出过一期R语言版本的：clusterProfiler：基因功能富集分析的惊喜之作这里就不再赘述了，我们介绍一款NCS文章比较喜欢的、出现率较高的功能富集工具---Metascape (https://metascape.org/gp/index.html)。图
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2023-09-15 18:32:32
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、介绍了如何使用DAVID在线分析工具对基因进行GO/KEGG功能富集分析、使用R ggplot包对获得的基因GO/KEGG功能富集结果进行可视化、使用R clusterProfiler包和R AnnotationHub包对基因进行GO/KEGG功能富集分析、OrgDb包制作以及结果可视化等。本期主要重新归纳和总结了富集结果可视化的代码。有同学反映前面几期富集分析结果可视化有点儿乱，可以归纳总结下
本次教程的figure仍然是读者求助的图，算得上是kegg富集图的新流派。据我的调查，该图应该是基迪奥云平台之后进行了复现(仿一个网图，使用circlize包绘制圈图可视化基因集富集分析结果)。最开始也是跟着上述的帖子学习，之后自己对代码进行了改写，重新安排图形的布局，使之（在我看来）更有意义。另一个改动是增加了kegg pathway的注释信息，我在之前的帖子中也提到了如何获取这个信息，没有这个
Gene Set Enrichment Analysis (基因集富集分析)用来评估一个预先定义的基因集的基因在与表型相关度排序的基因表中的分布趋势，从而判断其对表型的贡献。 其输入数据包含两部分：一是已知功能的基因集 (可以是GO注释、MsigDB的注释或其它符合格式的基因集定义)；一是表达矩阵，软件会对基因根据其于表型的关联度(可以理解为表达值的变化)从大到小排序，然后判断基因集内每
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2023-12-02 05:52:45
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# R语言中WikiPathways富集分析指南
在生物信息学的研究中，富集分析是一种常见的技术，能够帮助我们理解特定基因或代谢物与生物通路的关系。本文将指导你在R语言环境中，如何进行WikiPathways富集分析。
## 流程概述
以下是实现WikiPathways富集分析的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------
原创
2024-09-01 04:37:38
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GSEA定义Gene Set Enrichment Analysis (基因集富集分析)用来评估一个预先定义的基因集的基因在与表型相关度排序的基因表中的分布趋势，从而判断其对表型的贡献。其输入数据包含两部分，一是已知功能的基因集 (可以是GO注释、MsigDB的注释或其它符合格式的基因集定义)，一是表达矩阵，软件会对基因根据其于表型的关联度(可以理解为表达值的变化)从大到小排序，然后判断基因集内每
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2024-07-28 14:53:34
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文章目录基本数据管理1.创建新变量（1）$符号（2）attach函数（3）transform函数2.变量的重编码（1）使用逻辑判断式编码（2）使用ifelse函数进行重编码（3）使用cut函数进行重编码 （数值数据类别化）（4）使用car程序包中的recode函数3.变量的重命名fix()函数names()函数4.缺失值识别缺失值处理缺失值NA的使用4.日期值时间序列数据的构造与作图==5.数据
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2023-09-04 18:45:35
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GSEA（Gene Set Enrichment Analysis）是一种生物信息学的计算方法，用于确定是否存在这样一个基因集，能在两个生物学状态中显示出显著的一致性的差异。表达谱数据里的基因数目众多，我们需要对基因进行功能注释，看哪些基因属于同一通路，以及该通路上的上调、下调情况，这就是富集分析了。例如2019年4月在Cancer cell（PMID 30991027）上发表的一篇文章中有一张主
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2024-01-29 21:21:31
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GSEA简介首先简单介绍一下GSEA，它是2005年在PNAS上发扬光大的方法，沿用至今，目的是看差异表达的基因在哪些基因集中富集。相比于Over-representation只关注显著差异表达的基因，GSEA分析纳入所有基因，将一些微弱但不显著的效应考虑在内。假设做了AHBA的10000个基因表达和大脑表征相关，其中300个基因经过检验是显著相关的，ORA富集分析这300个显著的基因，而GSEA
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2023-11-02 19:20:48
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什么是R？R简介 R是一种用于统计计算和图形的语言和环境。这是一个GNU项目，类似于John Chambers及其同事在贝尔实验室（以前是at&T，现在是朗讯科技公司）开发的S语言和环境。R可以被认为是S的不同实现。有一些重要的区别，但许多为S编写的代码在R下运行时没有改变。 R提供了多种统计（线性和非线性建模、经典统计测试、时间序列分析、分类、聚类等）和图形技术，并且具有高度可扩展性。S
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2023-06-25 10:48:41
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r语言基因富集分析GSEA是一种常用于分析基因表达数据的方法，其主要目标是判断一组预先定义的基因集合在不同条件下的表达差异。通过富集分析，研究人员能够识别出在特定条件或生物过程中显著上调或下调的基因集合，从而帮助解释复杂的生物现象。在这篇博文中，我将分享如何使用R语言进行基因富集分析GSEA，整个过程包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和扩展部署。
### 环境预检
在开始之前
# R语言GSEA富集分析HALLMARK教程
## 整体流程
首先，让我们看一下实现“R语言GSEA富集分析HALLMARK”的整体流程：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 数据准备
数据准备 --> 数据分析
数据分析 --> 结果展示
结果展示 --> [*]
```
## 数据准备
在进行GSEA富集分析之前，我们需要
原创
2024-07-05 03:58:20
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# GSEA富集分析与HALLMARK通路的R语言实现
基因集富集分析（Gene Set Enrichment Analysis，GSEA）是一种用于确定预定义基因集是否在某一条件下显著富集的统计方法。在生物信息学中，GSEA常常用于分析基因表达数据，揭示潜在的生物功能和通路。本文将介绍如何在R语言中实施GSEA富集分析，特别是HALLMARK基因集的使用。
## 什么是HALLMARK基因集
# R语言中的GO通路富集分析
## 1. 引言
在生物信息学研究中，基因富集分析（Gene Enrichment Analysis）是一种常用的技术，它用于识别在某些生物条件下表达水平显著变化的基因集合，特别是对于功能基因组学的研究。GO（基因本体，Gene Ontology）通路富集分析是一种识别这些基因与已知生物学过程、细胞成分和分子功能之间关系的手段。本文将介绍如何在R语言中进行GO通
# R语言kegg通路富集分析
## 什么是kegg通路富集分析？
在生物信息学研究中，kegg通路富集分析是一种常用的生物信息学分析方法，用于揭示不同基因集在特定的生物通路中的富集情况，从而帮助研究者理解基因在生物学过程中的功能和相互关系。KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）是一个包含了各种生物通路信息的数据库，通过对基因表达数据进行ke
原创
2024-04-06 06:31:07
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# R语言 GSEA富集分析入门指南
富集分析（Gene Set Enrichment Analysis，GSEA）是一种统计方法，用于确定一组基因在不同生物状态下的表达差异是否显著。在本篇文章中，我们将详细介绍如何使用R语言进行GSEA富集分析。我们分步进行，确保你能够顺利完成整个过程。
## 流程概述
下面是GSEA分析的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
# R语言 go富集分析图实现方法
## 1. 流程概述
为了实现R语言中的go富集分析图，我们需要先对数据进行预处理，然后进行GO富集分析，最后绘制图表展示结果。下面是整个流程的步骤概要：
```mermaid
erDiagram
数据预处理 --> GO富集分析 --> 绘制图表
```
## 2. 具体步骤及代码
### 2.1 数据预处理
数据预处理主要包括数据导入和清
原创
2024-04-25 04:33:59
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这篇帖子其实是更新、补充、解决一下问题的。我们演示的时候都是直接提供了富集的结果文件，一般演示为了图方便，也是利用在线工具cytoscape做的。结果一伙伴最近提问有做过GO、KEGG富集的R语言帖子么，突然发现这样的内容还没有正经写过，所以这里补充一下。1、GO、KEGG分析首先我们做一下单独的GO、KEGG分析，这里我们使用的是引用很高的，基本上人人都在用的余老师的R包-clusterProf
导读：之前讲了如何用筛选出的差异基因做做相关性分析。那今天我和各位小伙伴深入的讲一下：（1）如何用clusterProfiler做KEGG|GO富集条形图，气泡图；（2）如何用enrichplot做gene-GO terms|gene-KEGG pathways网络图；（3）如何用GOplot绘制gene-GO terms|gene-KEGG pathways和弦图；（4）如何用heatplot绘
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2024-08-28 21:26:04
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上一篇文章给大家介绍了利用 R语言的 hclust()进行聚类分析的步骤，已经很简单了，但是依然有不少小伙伴来问 “老师，还有更简单的方法吗，最好是一条命令那种”，为了满足的大家的需求，小编也是查了很多资料，终于给大家找到了一个满意的答案，今天就和小编一起来看看 R语言怎么用一行命令来实现聚类分析吧。加载数据data(iris)str(iris) 输出 iris$Species使用age
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2023-08-23 13:41:00
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