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R语言GEO数据挖掘:步骤四:富集分析KEGG,GO

1、3 GO富集分析加载了注释库之后，读取基因列表文件，并使用clusterProfiler的内部函数enrichGO()即可完成GO富集分析。读取基因列表文件，并使用clusterProfiler的内部函数enrichKEGG()即可完成KEGG富集分析。

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2、前景基因：指的是我们所要进行富集的基因，一般是基因的ID 背景基因：指的是前景基因在某个基因集合进行富集，这个基因集合就是背景基因描述信息：每个GO的Term的属性，或者是每个KO号或者map号的属性。

3、安装clusterProfiler：对于没有转换的gene ID，clusterProfiler也提供了 bitr 方法进行转换ID：可以看到，这里转换ID的对应文件来源于org.Hs.eg.db这个包。

4、把他设置成100，让我们的标签可以一行展示。是不是还是原来的配方，还是熟悉的味道同样的柱形图，我们也能让他恢复原来的容貌。

1、最近有粉丝反映说，利用clusterProfiler这个包绘制GO富集分析气泡图和柱形图的时候，发现GO条目的名字都重叠在一起了。气泡图柱形图这个图别说美观了，简直不忍直视。经过我的认真研究，发现跟R版本有关。

2、但是该方法存在一个很大的问题，那就是当x轴标签数量很多时，那么就无法通过这样的方法进行解决了。方法二是方法一的逆向思路，既然可以调大画布，那么反过来，我们也可以调小x轴标签字体。

3、最近小Q在做自然选择分析，分析完之后简单粗暴的对候选基因做了富集分析，并做了展示，比起气泡图，我模仿了另一种作图方式，显示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R语言画富集分析示意图（非气泡图）。

4、在是否需要构建的问题上，我看到徐洲更在功能注释后如何做富集分析中提到 “你不需要构建Orgdb，因为Orgdb的用途是进行基因编号和GO/KEGG的转换。

5、单细胞富集分析我最常用的是分组GSVA ，但最近用到了GO分析，就复习一下GO和KEGG富集分析及绘图。载入无比熟悉的pbmc.3k数据集 (已注释好，数据准备见 monocle )pbmc3k数据集只有1个样本，没办法区分HC和病例组。

6、GO富集的根本问题在于一个基因对应的GO term有多个，一个term对应多个gene，同时还有层级关系。这样导致如果一个term显著富集，那和它共享很多基因的term也会显著富集。

不久，基本都是秒结束。除非你的数据量很大，或者算法很复杂。再有就是在循环过程中与数据的结构类型也有关系。

5分钟。随机森林具有很高的预测准确率，对异常值和噪声具有良好的容忍度，需要5分钟才能跑完，且不会随着构建的决策树的增加而出现过拟合现象。但在引用随机森林方法时，也会产生一定限度内的泛化误差。

r语言要学五至十个月。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R是自由软件。这意味着它是完全免费，开放源代码的。

安装一个r语言脚本需要2到16分钟。软件中需要注意的地方路径不能有中文名大家的电脑用户名也是英文，自己的英文名。

很久很久没更新了，最近遇到了如题所示的问题然后安静的让他跑着，回去睡觉了。但是。

另外，R语言还有一个叫做“环境”的概念，它可以让程序在运行过程中记住之前的状态，从而可以重复使用之前的数据。因此，R语言可以让程序在运行过程中记住之前的数据，从而可以重复使用之前的数据，从而使程序更加高效。

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