001、genes<-read.table("genes.txt")##读取基因symbolhead(genes)tail(genes)genes<-genes[genes!="NA_NA"&genes!="unknow",,drop=FALSE]##去除无效信息（可选）genes_list<-unique(ge

原文教程：我5分钟做了模式植物的GO和KEGG富集分析，并创建了orgDb数据库一边学习，一边总结，一边分享！本期教程获得本教程DataandCode，请在后台回复：20240811。2022年教程总汇2023年教程总汇写在前面我们在前面的教程分享了模式植物构建orgDb数据库|以org.Slycompe

2022年发表在《Naturecommunication》上的文章Kir2.1-mediatedmembranepotentialpromotesnutrientacquisitionandinflammationthroughregulationofnutrienttransportersfig1i使用微生信平台绘制了一张图，我们将其命名为“桑基气泡图”。从此，桑基气泡图进入了大家

接着上次的内容，上篇内容给大家分享了基因表达量怎么做分组差异分析，从而获得差异基因集，想了解的可以去看一下，这篇主要给大家分享一下得到显著差异基因集后怎么做一下通路富集。1.准备差异基因集我就直接把上次分享的拿到这边了。我们一般都把差异基因分为上调基因和下调基因分

目录g:Profilerstep1：选择g:GOStFunctionalprofilingstep2：在Query中填写geneliststep3：结果g:Profiler链接:g:Profiler.step1：选择g:GOStFunctionalprofilingg:GOSt:对基因集进行富集分析step2：在Query中填写genelist可以接受多种多样的输入方式。其中包括

1.GO富集分析输入数据输入文件需要有3列信息：ONTOLOGY：GO分类，BP/CC/MFTerm：GO名称Count：富集在每个Term上基因数目ONTOLOGY ID Term GeneRatio BgRatio pvalue p.adjust qvalue geneID CountBP GO:0032496 responsetolipopolysaccharide 37/163 330/18670 1.5814603638303

KEGG富集分析柱状图结果图展示该条形图展示的是富集在每个Term的基因数目。Term可以是GO或者通路名称等等。FDR是矫正后的pֵ值。输入数据该输入数据的每一行显示的是一个Term（GO或通路）中富集到的基因数目、比例、P值。每一行的数据用制表符“\t”分隔。input.txt代码#

GO富集分析library(clusterProfiler)GO_database<-'org.Hs.eg.db'#GO分析指定物种，物种缩写索引表详见http://bioconductor.org/packages/release/BiocViews.html#___OrgDbgene<-bitr(Top30_Gene,fromType='SYMBOL',toType='ENTREZID',OrgDb=GO_

大家好，这里是专注表观组学十余年，领跑多组学科研服务的易基因。DNA甲基化是骨骼肌发育中关键的表观遗传调控机制。但胚胎鸭骨骼肌发育中负责DNA甲基化的调控因子仍然未知。2023年10月23日，南京农业大学动物科技学院于敏莉副教授团队在《IntJMolSci》杂志发表题为“TheIntegrat

 转载 医学和生信笔记公众号医学和生信笔记公众号主要分享4大块内容：生信数据挖掘医学统计分析机器学习临床预测模型前期主要是以医学统计和临床预测模型为主，关于生信挖掘和机器学习的内容偏少，所以后面会逐渐增加这方面的内容，除了常见的生信分析外，还会涉及一些SCI图表学

 在进行差异表达分析的时候，我们会得到很多的差异表达基因，富集分析可以把这些差异基因概述成整体事件。A信号通路与症状有关，而不是A1/A2/A3等基因与症状有关。GO和KEGG就是基于不同的分类，而储存的基因相关功能的数据库。  利用GO数据库，我们就可以得到我们的目标基因在CC,MF和

一是基于筛选的差异基因，采用超几何检验判断上调或下调基因在哪些GO或KEGG或其它定义的通路富集。假设背景基因数目为m，背景基因中某一通路pathway中注释的基因有n个；上调基因有k个，上调基因中落于通路pathway的数目为l。简单来讲就是比较l/k是否显著高于n/m，即上调基因中落在通路pathwa

GSEA定义GeneSetEnrichmentAnalysis(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

多个基因集富集结果展示通常我们会同时对多个基因集分别进行富集分析，结果放在一起展示。这时我们需要在富集结果后面加一列，标记该结果是哪个基因集的富集，在Excel中可以很方便地操作。如下面动图所示，分组的名字自己根据实际取名即可。有了这个多组基因富集后整合起来的数据，就可以用B

循环肿瘤细胞（circulatingtumorcells，CTC）是肿瘤发生远处转移的关键环节，也是肿瘤液体活检的主要材料之一，在肿瘤患者的预后判断、疗效预测、疗效评价以及复发转移和耐药

​功能富集泡泡图功能富集分析用来展示某一组基因(一般是单个样品上调或下调的基因)倾向参与哪些功能调控通路，对从整体理解变化了的基因的功能和潜在的调控意义具有指导作用

1.生信分析中KEGG图的作用是什么在生物信息学分析过程中，KEGG通路富集分析常常应用于差异表达基因的功能注释，了解差异表达基因的相关功能与作用通路。2. KEGG气泡图的解

 1.什么是GSEA？GeneSetEnrichmentAnalysis(GAES，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

目录1.GO富集使用orgDb在线shiny2.KEGG富集1.GO富集使用orgDb通过使用Bioconductor的AnnotationHub在线检索并抓取OrgDb。非模式基因GO富集分析：以玉米为例+使用OrgDb