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基因富集分析

前面已经探究了KEGG富集分析的做法，但是存在一些问题。现在进行一些尝试： 尝试1：直接用斑马鱼的基因组为背景进行富集分析：【做KEGG富集分析，必须要：KEGG，NCBI和UniProt的基因编码形式，如果不是，就需要转换】 　　但是我的基因最先是NCBI蛋白序列的基因编码，因此要先找到蛋白编码与NCBI中Gen

R语言学习 - 富集分析泡泡图

功能富集泡泡图 功能富集分析用来展示某一组基因(一般是单个样品上调或下调的基因)倾向参与哪些功能调控通路，对从整体理解变化了的基因的功能和潜在的调控意义具有指导作用，也是文章发表中一个有意义的美图。通常会用柱状图、泡泡图和热图进行展示。热图的画法之前已经介绍过，这次

[GSEAPY] 在Python里进行基因集富集分析

前言 在生物信息学数据分析中，许多分析软件都是基于R开发的。这里介绍一个可以在Python 中进行基因富集分析的Python 软件 GSEAPY (Gene Set Enrichment Analysis in Python) GSEApy is a python wrapper for GESA and Enrichr. It’s used for convenient GO enrichments and

富集分析的原理与实现

一般做完差异分析都会做这一步，目的是找到差异基因富集到的通路，进而与生物学意义联系起来。具体的统计方法很简单，这篇笔记里面的代码可以从零搭建一个富集分析工具。 后台回复20211007获取本文的测试数据和代码，以及（单细胞）转录组分析中可能用到的GO KEGG富集分析代码（这部分本文不演

批量富集分析气泡图的画法

目录 前言 一、compareCluster函数 二、使用步骤 1.加载包 2.读入数据 3.处理数据数据  4.ID转换 5.通路富集 6.可视化 总结 前言         clusterProfile是常用的基因富集分析的包，之前已经介绍过了对但样本集合进行富集分析的操作。本次我们尝试一下使用包中的compare

单细胞测序流程（八）单细胞的marker基因转化和​GO富集分析

系列文章目录 单细胞测序流程（一）简介与数据下载 单细胞测序流程（二）数据整理 单细胞测序流程（三）质控和数据过滤——Seurat包分析，小提琴图和基因离差散点图 单细胞测序流程（四）主成分分析——PCA 单细胞测序流程（五）t-sne聚类分析和寻找marker基因 单细胞测序流程（六）单细胞的细胞类型的注

R 语言绘制功能富集泡泡图

 原文链接：http://tecdat.cn/?p=4321 功能富集泡泡图 功能富集分析用来展示某一组基因(一般是单个样品上调或下调的基因)倾向参与哪些功能调控通路，对从整体理解变化了的基因的功能和潜在的调控意义具有指导作用，也是文章发表中一个有意义的美图。通常会用柱状图、泡泡图和热图进行

GSEABase做GSEA富集分析

  获取单细胞测试数据 # devtools::install_github("satijalab/seurat-data") library(SeuratData) # AvailableData() # InstallData("pbmc3k.SeuratData") data(pbmc3k) exp <- pbmc3k@assays$RNA@data dim(exp) # exp[1:5,1:5] table(is.na(pbmc3k$

在线的基因集富集分析工具——Enrichr

                  简介Enrichr是一个基于网页端的综合性的基因集富集分析工具。富集分析是用于分析由全基因组实验产生的基因集合的流行方法。在这里，我们介绍一个重要的更新到这个域名为Enrichr的工具（此为第二版）。 Enrichr目前包含大量可用于分析和下载的基因组库。 En

KEGG 通路富集分析图解

KEGG 通路富集分析 KEGG数据库 KEGG（京都基因和基因组百科全书）数据库是日本京都大学生物信息学中心的Kanehisa实验室于1995年建立了的生物信息学数据库。现在是基因组测序和其他高通量实验技术产生的大规模分子数据集的整合和解释的重要生物信息数据参考知识库。KEGG是一个整

【Bioinfo Blog 011】【R Code 008】——功能富集分析

一、基因集功能富集分析(Gene Set Enrichment Analysis) 基因功能富集分析，是指借助各类数据库和分析工具进行统计分析，挖掘在数据库中与我们要研究的生物学问题具有显著相关性的基因功能类别。 For example, given a set of genes that are up-regulated under certain condi

【代谢组学】5.功能分析

目的 和转录组或蛋白组的分析原理类似，目的是： 将大量的差异代谢物降维到少量的显著富集的代谢通路，方便解释科学问题； 从通路水平上可以更好解释表型背后的生物学原理/过程。 富集分析方法 富集分析的本质：某个代谢通路在不同的状态下（如疾病与健康）是否发生了显著变化？ ORA富集 回答的问

Deep Protein Methylation Profiling by Combined Chemical and Immunoaffinity Approaches Reveals Novel

题目：Deep Protein Methylation Profiling by Combined Chemical and Immunoaffinity Approaches Reveals Novel PRMT1 Targets （结合层析法和免疫沉淀法的蛋白甲基化的深度检测技术发现了PRMT1新的靶标蛋白） 期刊名：Molecular & Cellular Proteomics (MCP) 发表日期：2019.11.1 IF: 4.8

SNPsnap | 筛选最佳匹配的SNP | 富集分析

一个矛盾： GWAS得到的SNP做富集分析的话，通常都会有强的偏向性。 co-localization of GWAS signals to gene-dense and high linkage disequilibrium (LD) regions, and correlations of gene size, location and function     SNPsnap: a Web-based tool for identification and

GO富集分析示例

GO是Gene Ontology的简称，是基因功能国际标准分类体系。它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分为分子功能（Molecular Function）、生物过程（Biological Process）、和细胞组成（Cellular Component）三个部