go分析和kegg分析,做转录组的目的

PS :请不要问任何关于这个包的事情。请直接联系y先生。我两年前只用过一次，再也没用过。

一：下载并安装此r包

clusterProfiler是业界知名的YGC编写的r包，非常简单易懂，使用方便，可以通过cuffdiff等寻找差异的软件找到的差异基因entrezID号直接制作出富集的全部内容；

Bioconductor网站上有其介绍，按上述方式安装即可

source (http://bio conductor.org/bioclite.r )； bioclite (集群配置文件) )。

二.输入数据

diff_gene.entrez文件是通过各种差异基因软件找到的差异基因的entrezID号列表，每个ID号一行，数百个差异基因数百行

三. r语言代码

setwd (c :\ users\ administrator\ desktopref ' )

a=read.table(diff_gene.entrez )。

是请求(dose )

require (集群配置文件程序)

gene=as.Character(a[，1] ) ) ) ) ) ) ) )。

ego

ekk

write.CSV (摘要(ekk )、' KEGG-enrich.csv )、row.names=F ) ) ) ) ) )。

write.CSV (摘要(ego )、' GO-enrich.csv )、row.names=F ) )。

四.输出文件解读

r懂语言的人都懂，这段代码输出了两个文件KEGG-enrich.csv和GO-enrich.csv，是我们GO和KEGG积累丰富的结果，内容如下

上表为差异基因GeneOntology富集分析结果表。

GOID:GeneOntology数据库中的唯一标签信息

说明： gene ontology功能的说明信息

GeneRatio :差异基因中，与该Term相关基因数与差异基因总数之比

在BgRation (所有) bg )基因中，与该Term相关基因数与所有(bg )基因之比

pvalue:富集分析统计学显著水平，一般P-value

p.adjust矫正后的P-Value

q值)统计验证p值的q值

计数：差异基因中与该Term相关的基因的数量

上表为差异基因KEGGPathway富集分析结果表。