GO和KEGG富集分析
文章目录
- GO和KEGG富集分析
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- @[toc]
- 1. 将差异表达结果的基因名称转化为id
- 2. GO富集分析
- 3. GO圈图绘制
- 4. KEGG富集分析
- 5. KEGG圈图绘制
- @[toc]
- 1. 将差异表达结果的基因名称转化为id
- 2. GO富集分析
- 3. GO圈图绘制
- 4. KEGG富集分析
- 5. KEGG圈图绘制
1. 将差异表达结果的基因名称转化为id
因为GO和KEGG分析需要用到id，所以这一步需要将基因名字转换为id。具体步骤如下：
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新建空白文件夹，将差异分析得到的diff.xls复制粘贴到文件夹中
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因为在这里只需要diff.xls中的基因名称和logFC两列，所以只复制这两列粘贴到新建的文本文件symbol.txt，如下图所示：
可以看到后面已经有了id这一列了，至此本步骤结束。
2. GO富集分析
GO(gene ontology)是基因本体联合会(Gene Onotology Consortium)所建立的数据库，旨在建立一个适用于各种物种的、对基因和蛋白质功能进行限定和描述的、并能随着研究不断深入而更新的语言词汇标准。GO是多种生物本体语言中的一种，提供了三层结构的系统定义方式，用于描述基因产物的功能。在转录组项目中，GO功能分析一方面给出差异表达转录本的GO功能分类注释；另一方面给出差异表达转录本的GO功能显著性富集分析。
下面介绍GO分析的步骤：
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将含有基因id的文本文件id.txt复制粘贴到新的文件夹中
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新建R语言脚本，命名为GO.R，其代码如下：
这里GO分析用到的包为”clusterProfiler”，画图用到的包为”enrichplot”。在代码中会设置p值和q值，设置的都是0.05，如果该条件下分析得到的可用基因较少，可将q设置为0，只看p值，但这样准确性也会降低一些。
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打开R软件，运行上述代码，最终得到的结果如下图所示，下图按顺序分别是柱状图、气泡图以及GO分析结果。
左半圆圈为基因名字，从下到上按照logFC进行排序得，圆圈右半部分为GO的名称，基因与GO之间得连线表示这个基因存在于该GO上。
至此，KEGG圈图绘制结束。
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来源：涂apple
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