topGO:大概是致力于GO分析方法論的R包

1、函數(shù) topDiffGenes() 可以在 p-values=0.01 的顯著水平上篩選 geneList 中的差異表達基因。

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2、BiocManager：install(topGO)需要R的版本為=10，但biocmanager安裝需要的R版本更高，現(xiàn)在應該是6。富集工作主要包括3個步驟：準備相關數(shù)據(jù)；進行富集統(tǒng)計檢驗；分析結果。所以最重要的工作就是數(shù)據(jù)的準備。

3、通過注釋得到的peak相關基因可以使用goseq、topGO等R包進行GO富集分析，用kobas進行kegg富集分析，也可以使用DAVID在線工具來完成富集分析。可以通過挑選感興趣的GO term或pathway進一步篩選候選基因。

R語言GEO數(shù)據(jù)挖掘:步驟四:富集分析KEGG,GO

1、3 GO富集分析 加載了注釋庫之后，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。

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

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

4、scale_y_discrete則調(diào)節(jié)label過長的情況，讓圖片看起來 更美觀。3)檢查結果，可見geneID展示為gene symbol。（1）在enrichGO函數(shù)中，設置readable = TRUE；(2)用setReadable函數(shù)，對GO或者KEGG結果進行轉(zhuǎn)化即可。

5、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，以說明基因表達的改變會導致哪些調(diào)控途徑原有功能失調(diào)，進而與表型聯(lián)系起來。通常稱這種分析為GO、KEGG富集分析。

r語言如何數(shù)據(jù)分析

1、r語言數(shù)據(jù)分析是查看數(shù)據(jù)的結構、類型，數(shù)據(jù)處理。

2、R語言基本數(shù)據(jù)分析 本文基于R語言進行基本數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，包括基本作圖，線性擬合，邏輯回歸，bootstrap采樣和Anova方差分析的實現(xiàn)及應用。不多說，直接上代碼，代碼中有注釋。

3、\x0d\x0ac. 從a和b兩點，我們可以看出，hadoop重點是全量數(shù)據(jù)分析，而R語言重點是樣本數(shù)據(jù)分析。

4、想獲取R語言相關系數(shù)meta分析的程序模板的同學請在公眾號（全哥的學習生涯）內(nèi)回復“相關系數(shù)”即可。

5、是指sql之類的數(shù)據(jù)庫嗎，可以用RODBC包與數(shù)據(jù)庫連接，將數(shù)據(jù)庫中的表讀入R中，接下來就可以按照常規(guī)的代碼解決問題了，也可以安裝sqldf包，這樣就可以在R中用sql語句對數(shù)據(jù)操作。

6、根據(jù)尺寸把染色體分割成合適的大小 然后用 freq_peak 函數(shù)計算峰值。并對數(shù)據(jù)進行處理，去掉負數(shù)和Na值。計算到此為止，可以可視化實際數(shù)據(jù)來驗證計算的正確性。仔細想一下，峰值計算的結果其實就是CNV的結果。