R語言GEO數(shù)據(jù)挖掘:步驟三:進(jìn)行基因差異分析

1、GEO2R主要針對(duì)Series數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，但并不是所有的該數(shù)據(jù)均能使用GEO2R在線工具，如一些測(cè)序數(shù)據(jù)，這個(gè)時(shí)候“Analyze with GEO2R”按鈕則變成灰色，不能使用。我們以肺癌為例，在GEO Datasets中搜索“l(fā)ung cacer”。

在呈貢等地區(qū)，都構(gòu)建了全面的區(qū)域性戰(zhàn)略布局，加強(qiáng)發(fā)展的系統(tǒng)性、市場(chǎng)前瞻性、產(chǎn)品創(chuàng)新能力，以專注、極致的服務(wù)理念，為客戶提供網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站制作 網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作按需求定制開發(fā),公司網(wǎng)站建設(shè),企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),高端網(wǎng)站設(shè)計(jì),網(wǎng)絡(luò)營銷推廣,成都外貿(mào)網(wǎng)站制作,呈貢網(wǎng)站建設(shè)費(fèi)用合理。

2、GEO挖掘?qū)崙?zhàn)TNBC相關(guān)探索 - 芯片數(shù)據(jù)的差異分析一般使用limma包 之前學(xué)習(xí)RNA-seq轉(zhuǎn)錄組學(xué)習(xí)時(shí)，對(duì)富集分析的概念與流程有過一定的了解。主要分為ORF與GESA兩類，都可用clusterProfiler包完成。

3、經(jīng)過表達(dá)定量后，我們已經(jīng)得到了基因的表達(dá)量矩陣，差異表達(dá)分析通常是RNA-seq分析的第一步。差異基因表達(dá)分析通常都是在R中，常用的有DESeq2，edgeR，limma等幾種，這次主要介紹用DESeq2來進(jìn)行差異表達(dá)分析。

4、差異表達(dá)基因的篩選（閥值）以及后面的生物信息分析都可以做的。

生存分析R語言繪圖——ggsuvplot介紹及實(shí)例

1、fun = NULL， # 定義生存曲線轉(zhuǎn)換的任意函數(shù)。 經(jīng)常使用的轉(zhuǎn)換可以用字符參數(shù)指定：“event”繪制累積事件(f(y) = 1-y)，“cumhaz”繪制累積風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)(f(y) = -log(y))，“pct”以百分比表示生存概率。

2、然后我們進(jìn)行生存曲線的分析，使用futime和fustat兩列，首先根據(jù)是否發(fā)生刪失對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。 可以看到發(fā)生刪失的都帶上了加號(hào)。

3、基礎(chǔ)繪圖：由 ggplot(data，aes(x，y))+geom_ 開始，至少包含這三個(gè)組件，可以通過+不斷的添加layers， scales， coords和facets。

4、本課程將從最基本的繪圖開始講解，深入淺出的帶大家理解和運(yùn)用強(qiáng)大而靈活的ggplot2包。內(nèi)容包括如何利用ggplot2繪制散點(diǎn)圖、線圖、柱狀圖、添加注解、修改坐標(biāo)軸和圖例等。

【R語言】解決GO富集分析繪圖,標(biāo)簽重疊問題

1、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)。

2、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。

3、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）。

4、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。

5、GO富集的根本問題在于一個(gè)基因?qū)?yīng)的GO term有多個(gè)，一個(gè)term對(duì)應(yīng)多個(gè)gene，同時(shí)還有層級(jí)關(guān)系。這樣導(dǎo)致如果一個(gè)term顯著富集，那和它共享很多基因的term也會(huì)顯著富集。

當(dāng)前標(biāo)題：r語言的go分析 r語言gsea分析
URL鏈接：http://www.chinadenli.net/article12/dccidgc.html

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