R語言GEO數(shù)據(jù)挖掘:步驟四:富集分析KEGG,GO

3 GO富集分析 加載了注釋庫(kù)之后，讀取基因列表文件，并使用clusterProfiler的內(nèi)部函數(shù)enrichGO()即可完成GO富集分析。讀取基因列表文件，并使用clusterProfiler的內(nèi)部函數(shù)enrichKEGG()即可完成KEGG富集分析。

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前景基因：指的是我們所要進(jìn)行富集的基因，一般是基因的ID 背景基因：指的是前景基因在某個(gè)基因集合進(jìn)行富集，這個(gè)基因集合就是背景基因 描述信息：每個(gè)GO的Term的屬性，或者是每個(gè)KO號(hào)或者map號(hào)的屬性。

把他設(shè)置成100，讓我們的標(biāo)簽可以一行展示。是不是還是原來的配方，還是熟悉的味道 同樣的柱形圖，我們也能讓他恢復(fù)原來的容貌。

scale_y_discrete則調(diào)節(jié)label過長(zhǎng)的情況，讓圖片看起來 更美觀。3)檢查結(jié)果，可見geneID展示為gene symbol。（1）在enrichGO函數(shù)中，設(shè)置readable = TRUE；(2)用setReadable函數(shù)，對(duì)GO或者KEGG結(jié)果進(jìn)行轉(zhuǎn)化即可。

例如，討論這些差異基因主要映射到哪些GO或KEGG分類條目中，以說明基因表達(dá)的改變會(huì)導(dǎo)致哪些調(diào)控途徑原有功能失調(diào)，進(jìn)而與表型聯(lián)系起來。通常稱這種分析為GO、KEGG富集分析。

單細(xì)胞富集分析我最常用的是 分組GSVA ，但最近用到了GO分析，就復(fù)習(xí)一下GO和KEGG富集分析及繪圖。載入無比熟悉的pbmc.3k數(shù)據(jù)集 (已注釋好，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備見 monocle )pbmc3k數(shù)據(jù)集只有1個(gè)樣本，沒辦法區(qū)分HC和病例組。

R語言刪除冗余規(guī)則的時(shí)候?yàn)槭裁此愠鰜矶际侨哂嗟陌?

就我個(gè)人而言，虛線前面都是不太經(jīng)歷的步驟，我一般不會(huì)主動(dòng)刪去樣品的環(huán)境信息，因?yàn)槲医佑|的菌群這塊本來就沒有什么多余的環(huán)境信息-_-||，所以我的重點(diǎn)放在怎么去除多余OTU或菌群上面。

不是sql server會(huì)存在數(shù)據(jù)冗余，所有的數(shù)據(jù)庫(kù)都會(huì)存在數(shù)撫冗余，數(shù)據(jù)冗余大多是由于建庫(kù)的時(shí)候表之間的關(guān)系沒有充分考慮完全，這涉及到數(shù)據(jù)庫(kù)中范式的概念(目前最高的是NF范式，不過一般的設(shè)計(jì)符合第三范式就好)。

您好，在SPSS中，如果出現(xiàn)因冗余未計(jì)算的情況，您可以通過以下步驟來解決： 檢查您的數(shù)據(jù)，確保沒有異常值或缺失值。 檢查您的變量，確保沒有重復(fù)變量。 檢查您的模型，確保沒有多重共線性。

3 分析冗余情況。如圖所示，DEA數(shù)據(jù)分析結(jié)果會(huì)分別給出投入、產(chǎn)出的冗余量，其中產(chǎn)出冗余數(shù)值是表示產(chǎn)出少了多少，而投入冗余則是表示投入多了多少。4 分析參考單元。

關(guān)聯(lián)規(guī)則三度：支持度：占比 置信度：條件概率 提升度：相關(guān)性 R語言示例代碼如下：（小眾語言的辛酸：選項(xiàng)里沒有。

做很多統(tǒng)計(jì)分析不如r靈活，其實(shí)通常來說需要寫代碼語句的統(tǒng)計(jì)軟件靈活性都高于那些只需要點(diǎn)擊鼠標(biāo)的，你想做什么分析、想呈現(xiàn)哪些結(jié)果，就寫相應(yīng)的語句就好了，不會(huì)呈現(xiàn)出冗余的內(nèi)容。

【R語言】解決GO富集分析繪圖,標(biāo)簽重疊問題

最近有粉絲反映說，利用clusterProfiler這個(gè)包繪制GO富集分析氣泡圖和柱形圖的時(shí)候，發(fā)現(xiàn)GO條目的名字都重疊在一起了。氣泡圖 柱形圖 這個(gè)圖別說美觀了，簡(jiǎn)直不忍直視。經(jīng)過我的認(rèn)真研究，發(fā)現(xiàn)跟R版本有關(guān)。

但是該方法存在一個(gè)很大的問題，那就是當(dāng)x軸標(biāo)簽數(shù)量很多時(shí)，那么就無法通過這樣的方法進(jìn)行解決了。方法二是方法一的逆向思路，既然可以調(diào)大畫布，那么反過來，我們也可以調(diào)小x軸標(biāo)簽字體。

最近小Q在做自然選擇分析，分析完之后簡(jiǎn)單粗暴的對(duì)候選基因做了富集分析，并做了展示，比起氣泡圖，我模仿了另一種作圖方式，顯示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R語言畫富集分析示意圖（非氣泡圖）。

在是否需要構(gòu)建的問題上，我看到徐洲更在 功能注釋后如何做富集分析 中提到 “你不需要構(gòu)建Orgdb，因?yàn)镺rgdb的用途是進(jìn)行基因編號(hào)和GO/KEGG的轉(zhuǎn)換。

單細(xì)胞富集分析我最常用的是 分組GSVA ，但最近用到了GO分析，就復(fù)習(xí)一下GO和KEGG富集分析及繪圖。載入無比熟悉的pbmc.3k數(shù)據(jù)集 (已注釋好，數(shù)據(jù)準(zhǔn)備見 monocle )pbmc3k數(shù)據(jù)集只有1個(gè)樣本，沒辦法區(qū)分HC和病例組。