GO、GSEA富集分析一网打进

(0)

相关推荐

  • 转录组学习八(功能富集分析)

    任务 选择p<0.05而且abs(log2FC)大于1的基因为显著差异表达基因集,对这个基因集用R包做KEGG/GO超几何分布检验分析. 把表达矩阵和分组信息分别作出cls和gct文件,导入到G ...

  • 单细胞功能注释和富集分析(GO、KEGG、GSEA)(2021公开课配套笔记)

    新课发布在B站了,马上有热心的粉丝看完后写了配套笔记: 下面是粉丝linbo的笔记投稿 多个亚群各自merker基因联合进行GO以及KEGG分析 在前面几节我们已经知道各个细胞亚群的maerker基因 ...

  • 你只想做ID转换却不知道为什么要转换

    最近咱们<生信技能树>的VIP答疑群,有这样的提问:   我觉得很有代表性,很多人仅仅是学了个皮毛,知道是需要进行ID转换,也能够运行代码.但是却搞不懂,不理解自己为什么进行ID转换,以及 ...

  • 什么时候P值大于0.05也无所谓呢

    实际上,GO/KEGG数据库针对的是基因,不需要是表达量上下调的基因,也可以是突变与否的基因.比如下面的表格: 样本-基因突变与否二值矩阵 这是一个突变与否的二值矩阵,每一个病人的每一个基因,是否有突 ...

  • 手把手教你用R做GSEA分析

    GSEA是非常常见的富集分析方式,以前我们做GSEA需要用依赖java的GSEA软件,那个时候准备分析的文件可能要花上很长时间,报错还不知道如何处理.现在我们来学习一下R语言进行GSEA分析. 加载R ...

  • 不要怀疑,你的基因就是没办法富集到统计学显著的通路

    经常收到粉丝提问,明明是按照我课程视频操作,也是按照我的代码在处理他自己的数据,但是做kegg数据库富集的时候,就是返回值为空. 另外,插一个题外话,因为黑粉瞎举报,我们生信技能树已经被取消了半个月的 ...

  • 关于功能富集分析的基础知识

    富集分析基因富集分析(gene set enrichment analysis)是在一组基因或蛋白中找到一类过表达的基因或蛋白.研究方法可分为三种:Over-Repressentation Analy ...

  • 生信分析中GSEA分析(GO/KEGG富集分析)的重要性

    各位医学方的朋友,大家好.我是Flyman! 做过下游分析的小伙伴都知道富集分析的重要性,生信类文章大家总会在最后一步针对我们前面筛选出来的差异基因做一下GO/KEGG富集分析,研究一下他们参与到什么 ...

  • 上下调基因各自独立进行GO数据库的3分类富集(求美图代码)

    火山图大家应该是也基本上都没有问题,下面的MA图其实跟火山图非常的类似,两者都是log2FC信息,不同的是火山图展现P值,而MA图展现的是表达量情况! 火山图是为了说明log2FC比较大的一般来说具有 ...

  • 三阴性乳腺癌表达矩阵探索笔记之差异基因富集分析

    学徒和学员已经陆续出师,是时候把生信技能树的舞台交给后辈了! 下面是学徒写的<GEO数据挖掘课程>的配套笔记(第3篇) B站课程<三阴性乳腺癌表达矩阵探索>笔记之文献解读 三阴 ...

  • clusterProfiler|GSEA富集分析及可视化

    GSEA(Gene Set EnrichmentAnalysis),即基因集富集分析,无需设定阈值来区分上调下调基因,使用所有的基因进行分析. GO 和 KEGG 可参考:R|clusterProfi ...