最全的GO, KEGG, GSEA分析教程(R),你要的高端可视化都在这啦
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发布时间：2024-09-15 07:11
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时间：2024-09-15 07:49
本文将全面指导您进行GO, KEGG, GSEA的分析与高级可视化，从理论到实践，一应俱全！
首先，GO分析是基因本体联合会的数据库，它以层次结构定义基因功能，分为细胞组件、分子功能和生物过程。KEGG则是京都大学创建的数据库，连接基因组和系统功能，揭示基因在生态系统中的角色。GSEA则通过预定义的基因集检测基因集合的表达模式变化。
实现这些分析和可视化，您需要R语言，下载R和R Studio。在R中，首先安装必要的包，然后导入差异表达数据，进行ID转换。进行GO分析时，可以查看并保存结果，KEGG分析亦然。GSEA则需Log2FoldChange信息，完成分析后同样可查看和保存结果。
对于可视化，您可以创建GO和KEGG的富集柱状图、点状图，以及关联网络图，包括热图展示。GSEA的结果可转换为富集圈图，展示功能集、通路集和基因集的层级关系，以及相关统计信息，包括上调/下调基因比例和富集分数。Python代码可帮助您准备绘制所需数据，R中则有详细的绘制命令和参数指导。
总结，本文提供了从数据处理到高级可视化，包括GO、KEGG和GSEA富集分析的完整流程，助您深入理解基因差异表达背后的生物学含义。
