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topGO 的设计旨在实现 GO term 的半自动富集分析。一个主要优点是它提供的统一化的基因集检测方案 (the unified gene set testing framework) 。接下来是对这个主要优点的展开,Besides, also 句型——轻松地应用函数完成GO富集分析、容易地执行新的统计学检测或新算法、对比不同的GO富集研究方法。
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调用 ALL 包的内置数据。
函数 topDiffGenes() 可以在 p-values=0.01 的显著水平上筛选 geneList 中的差异表达基因。
万事俱备,开始 构建 topGOdata ,这个对象包含全部的基因指标 (gene identifiers) 和其数值、GO注释、GO 层次结构 (GO hierarchical structure) 以及其他用于富集分析的信息。
两种方法: classic, elim
函数 GenTable() 可用于分析富集最为显著的 GO term 和相对应的p值。
函数 score() 可以得到 topGOresult 对象中 GO term 的p值。
可以看出两种方法得到的p值确实是有差异的,所以显然存在一些被A方法认定显著——而在B方法下不显著的 GO term. 可以通过下面的方法找到它们:
方形为显著性前五的 GO term.
函数 showGroupDensity() 可以解释 显著富集到某个GO term的基因 是否比其他基因有更高的分值。
参考网站
R获取指定GO term和KEGG pathway的gene list基因集
使用R进行Gene Ontology(GO)富集分析过程中如何导出某一特定GO词条下所有的基因
笨方法可以去KEGG官网复制然后分列提取
GO Term例子
本例子df输入数据结构为
前面我给大家详细介绍过
☞GO简介及GO富集结果解读
☞四种GO富集柱形图、气泡图解读
☞GO富集分析四种风格展示结果—柱形图,气泡图
☞KEGG富集分析—柱形图,气泡图,通路图
☞ DAVID GO和KEGG富集分析及结果可视化
也用视频给大家介绍过
☞ GO和KEGG富集分析视频讲解
最近有粉丝反映说,利用clusterProfiler这个包绘制GO富集分析气泡图和柱形图的时候,发现GO条目的名字都重叠在一起了。
气泡图
柱形图
这个图别说美观了,简直不忍直视。经过我的认真研究,发现跟R版本有关。前面我给大家展示的基本都是R 3.6.3做出来的图。很多粉丝可能用的都是最新版本的R 4.1.2。
我们知道R的版本在不停的更新,相应的R包也在不停的更新。我把绘制气泡图和柱形图相关的函数拿出来认真的研究了一下,终于发现的症结所在。
dotplot这个函数,多了个 label_format 参数
我们来看看这个参数究竟是干什么用的,看看参数说明
label_format :
a numeric value sets wrap length, alternatively a custom function to format axis labels. by default wraps names longer that 30 characters
原来这个参数默认值是30,当标签的长度大于30个字符就会被折叠,用多行来展示。既然问题找到了,我们就来调节一下这个参数,把他设置成100,让我们的标签可以一行展示。
是不是还是原来的配方,还是熟悉的味道
同样的柱形图,我们也能让他恢复原来的容貌。
关于如何使用R做GO和KEGG富集分析,可参考下文
GO和KEGG富集分析视频讲解
点击“Start BiNGO”。分析完成后弹出运行报告,内容在bgo文件里也有。还返回一个相互作用网络,显示上一步f下选的那些节点。节点的标签显示的是属于上一步h 下选的GO注释种类的term。默认颜色分布:富集程度越高则节点背景越偏橙色,越低则越靠近黄色。白色节点表示未被显著富集,之所以出现在结果中是因为 他们的某个子节点显著富集。结果中节点的多少是与提交到分析的节点的多少成正比的。