小编前面也用了好几期的内容来给大家介绍。如何使用DAVID做GO富集分析,并且给大家演示了如何使用Excel,零代码展示GO富集分析的结果。
前面给大家讲解过GO和KEGG富集分析,以及柱形图和气泡图展示富集分析结果。
小编本身是做小麦的,也属于非模式生物的范畴。以前的话,非模式生物要用blast2go跑电子注释,而blast2go又需要使用MySQL,没有root权限的话非常麻烦。所以非模式生物如何做富集分析也困扰了小编很久,直到有一天,小编发现了Y叔的神包“ clusterProfiler ”!可以轻松做富集分析!
不管我们做什么组学分析,分析到最后总是躲不过富集分析。富集分析我们可以使用R包" clusterProfiler "进行(具体教程见使用clusterProfiler对非模式生物进行富集分析)。
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。
富集分析是生物信息分析中快速了解目标基因或目标区域功能倾向性的最重要方法之一。其中代表性的计算方式有两种:
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,这次介绍下富集分析泡泡图, 其展示的信息是最为全面的,也是比较抓人眼球的。 做基因功能富集分析、KEGG富集分析、GSEA分析首选clusterProfiler,Y叔的良心之作,数据集更新及时,结果准确,自带语义分析合并相似条目、出图漂亮。 但有时出
今天分享一篇2019年6月发表于J Cell Physiol(IF:4.522)的文章,标题是Identification of a four‐gene metabolic signature predicting overall survival for hepatocellular carcinoma. 文章主要是预后模型构建和验证,富集分析佐证代谢方向,外部数据支持预后相关基因在测试集和验证集的表现。
clusterProler包可以进行富集分析和可视化,对于富集结果它有一个goplot的绘图类型,用于绘制显著富集通路的有向无环图(DAG)。如下图所示的一个goplot是根据clusterProfiler的自带数据绘制,goplot可以展示富集通路的父通路,并最终定位到了cellular_component(CC)上(这是自然,因为就是进行的CC通路富集)。
预后模型在纯生信分析中绝对有一席之地,本文简单的介绍下常见的预后模型构建的思路,详细的代码和使用场景见文中对应的推文链接
今天给大家带来的是4分文章。这篇文章通过ESTIMATE算法计算免疫,间质和ESTIMATE得分,并以此筛选DEGs,进行生存分析、KEGG、GO、GSEA分析,构建PPI网络并筛选hub基因,最后通过构建风险评分(RS)模型,研究hub基因的预后价值并用验证集进行验证。
作者首先对单细胞数据进行QC后得到15311个细胞,随后使用PCA、Harmony和t-SNE对数据集进行处理;使用SingleR进行细胞注释,而后进行拟时序分析,发现这些细胞可以分为具有共同起源的三种状态 ,簇1位于轨迹的起始点
今天小编给大家带来一个很好用的RNA-seq 可视化的R包-RVA( RNAseq Visualization Automation)。“RVA”是一个功能集合,可有效地可视化RNAseq差异表达的分析结果,并利用Fisher精确测试方便有效地评估基因集或通路富集。该包用于RNA-seq分析中的下游可视化和通路富集分析真的是很实用和方便了。
今天给大家带来的是篇非肿瘤纯生信文章,2022年发表在Front Immunnol上。文章思路清晰,整体上就是基于差异表达分析、WGCNA 和 Lasso 回归挖掘疾病相关的hub基因,然后对差异基因进行GO、KEGG 和GSEA分析。然后ssGSEA分析表达谱中 28 个免疫细胞的浸润水平及其与中枢基因标记的关系。最后使用ROC曲线评估了hub基因在疾病中的诊断价值。一气呵成,确定了参与疾病进展的关键生物标志物和免疫相关途径及其与免疫细胞浸润的关系。看完直呼我也能做!
之前的教程提供了Cytoscape基础和视频、R igraph包的网络构建方法,那么在我们得到network图之后,还可以进行深一步分析,今天给大家带来基于Cytoscape软件下MCODE增强包的模块化分析。
简单总结clusterProfiler包进行GO、KEGG的富集分析方法,结果输出及内置的图形展示。
大家对通路富集分析应该很熟悉,今天给大家介绍下那些漂亮的可视化展示。我们需要用到包ReactomePA,这个包主要是基于Reactome数据库进行通路富集,此包支持including ‘celegans’,‘fly’, ‘human’, ‘mouse’, ‘rat’, ‘yeast’ and ‘zebrafish’。首先我们看下包的安装:
建国70周年大庆即将到来,各行各业都在积极筹备迎接祖国的生日,在这个举国欢腾的时刻,我们决定以一种特殊方式来表达自己对祖国母亲的祝福:一副用R语言绘制的中国地图。
最近小编在用R的clusterProfiler这个包进行KEGG富集分析的时候,遇到了下面这个错误
Development and validation of a nomogram with an autophagy-related gene signature for predicting survival in patients with glioblastoma
刚刚结束了本年度的最后一次扩增子课程和宏基因组课程(都是爆满,2020年的课程提前开始报名了。就看后面的转录组和单细胞课程的参与度了),数据分析得到的大部分结果都可以用ImageGP绘图展示。在运行流程之余,收到学员的反馈,说希望有一个手册来熟悉网站有哪些功能。在此之前,我们也零星收到一些关于网站的使用咨询和功能建议,因次借这次的ImageGP答疑,来给ImageGP正正名,是的,它不是imagp,也不是imap,更不是GPS(此处有个省略50字的悲伤故事)。它是ImageGP — 画个Picture。
傻瓜系列重启了,今天要介绍的是一款在线查询蛋白-蛋白互作网络的工具 STRING (https://string-db.org/)。 STRING数据库收录了2031个物种,9.6 Million个蛋
首先,让我们再简单回顾下GSEA的操作过程,(1)我们需要按顺序排列好的gene list用于分析,(2)需要参考基因集pre-defined gene set,那么这个从哪里来呢?这么跟大家说吧,在GSEA中富集出来的基因功能类或者基因集合都是提前定义好的,谁定义的呢?当然是GSEA官方或者一些权威数据库(比如KEGG通路数据库,Gene Ontology数据库等)。举个例子,有哪些基因隶属于p53 signaling pathway或者MAPK singaling pathway是不需要我们操心的,有专家已经帮我们定义好了。那么,如何去查看或者下载这些预定义好的基因集合呢?打开如下链接:
IMP: bridging the gap for medicinal plant genomics
今天和大家分享的是2020年1月发表在AGING(IF:4.831)上的一篇文章,“Prediction of hepatocellular carcinoma prognosis based on expression of an immune-related gene set”,作者结合多因素cox回归分析,ssGSEA富集分析等方法开发了基于免疫的HCC预后预测模型(IPSHCC),并用4个训练集对模型的准确性进行验证;此外,作者还将IPSHCC模型与年龄、分期等临床特征相整合,使其预后价值进一步增强。
生信分析中经常会得到一些基因,然后做GO富集分析,达到对基因进行注释和分类的目的。
为了能更方便的查看,检索,对文章进行了精心的整理(PLUS)。建议收藏,各取所需,当前没用也许以后就用到了呢!
TCGAbiolinks是一个大而全的R包,常见的分析都能做,比如差异分析、富集分析、生存分析等等。上次学习了差异分析,今天学习下富集分析和生存分析。
连续两次求贤令:曾经我给你带来了十万用户,但现在祝你倒闭,以及 生信技能树知识整理实习生招募,让我走大运结识了几位优秀小伙伴!大家开始根据我的ngs组学视频进行一系列公共数据集分析实战,其中几个小伙伴让我非常惊喜,不需要怎么沟通和指导,就默默的完成了一个实战!
单个基因水平上能反映的生物学信息有限,很多时候要进行通路富集分析,来从系统水平上反映出一组基因与哪些生物学通路相关。
之前我们介绍了一项整合多维组学通路分析的工作ActivePathways,能够在多个数据集中识别到显著富集的通路,包括那些在单个数据集中不明显的通路。今天来介绍一下这个R包的使用方法和使用输出文件进行Cytoscape绘制网络图。
富集分析是生物信息分析中快速了解目标基因或目标区域功能倾向性的最重要方法之一。其中代表性的计算方式有两种: 一是基于筛选的差异基因,采用超几何检验判断上调或下调基因在哪些GO或KEGG或其它定义的通路富集。假设背景基因数目为m,背景基因中某一通路pathway中注释的基因有n个;上调基因有k个,上调基因中落于通路pathway的数目为l。简单来讲就是比较l/k是否显著高于n/m,即上调基因中落在通路pathway的比例是否高于背景基因在这一通路的比例。(实际计算时,是算的odds ratio的差异,l/(k
富集分析是了解一个基因集功能倾向性的一个方式,在组学研究领域应用广泛。常见的有基于差异基因的Over-representation分析,也就是常说的GO、KEGG富集分析和Functional class scoring分析,如GSEA。这两种富集分析算法不同,但可以都支持同样的注释集,如GO、KEGG或其他类型的注释。基本原则只有一个:基因集的基因名字与注释集的基因名字能匹配。剩下的就是了解下原理去操作了。
TCGA是不错的癌症研究数据资源,但癌症研究不只是有TCGA。ICGC国际癌症基因组联盟,有亚洲、澳大利亚、欧洲、北美和南美17个行政区的89个项目,包括25,000个肿瘤基因组。目的是To obtain a comprehensivedescription of genomic, transcriptomic and epigenomic changes in 50 different tumor types and/or subtypes which are of clinical and societ
所以在画图的时候,也需要区分这三类。下面这张表就是GO富集分析得到的结果,我们可以根据ONTOLOGY这一列来分组,就可以得到BP,CC和MF三个组。然后取每一个组的前10个条目或者前5个条目来绘制柱形图或者气泡图。
OmicVerse是用Python进行多组学(包括Bulk和单细胞分析)的基础框架。前面我们在<生信技能树>公众号宣传过一波; Python的转录组学分析框架与生态,因为是需要去github点star后发邮件才能进群交流,所以操作门槛有点高, 我们后续再次开放拉群小助手给大家哈。
今天分享一篇发表于Cancer Immunol Immun,影响因子为4.9的文献。标题是Immune cell infiltration as a biomarker for the diagnosis and prognosis of stage I–III colon cancer. 文章利用CIBERSORT进行免疫细胞比例的计算,据此进行诊断模型和预后模型的构建和评估,并进行了基因富集分析用于生物学功能的阐明;
对生信分析中得到的一些基因,进行KEGG富集分析,达到对基因进行注释和分类的目的。
箱形图(Box-plot)又称为盒须图、盒式图或箱线图,是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。在各种领域也经常被使用,常见于品质管理。它主要用于反映原始数据分布的特征,还可以进行多组数据分布特征的比 较。箱线图的绘制方法是:先找出一组数据的上边缘、下边缘、中位数和两个四分位数;然后, 连接两个四分位数画出箱体;再将上边缘和下边缘与箱体相连接,中位数在箱体中间。
首先进入TCGA下载数据GBM的RNA-seq和甲基化数据,从下表可见GBM共有172套RNA-seq数据以及437套DNA甲基化数据,由于TCGA提供Infinium HumanMethylation27 BeadChip和Infinium HumanMethylation450 BeadChip两种芯片平台的数据,为了避免后续不同芯片平台间数据合并的困难,仅下载HumanMethylation450的芯片数据,共计154套。
ChIPpeakAnno是一个bioconductor上的R包,针对peak calling之后的下游分析,提供了以下多种功能
大家好,本期给大家推荐的文献是Differentially Expressed lncRNAs in Gastric Cancer Patients: A Potential Biomarker for Gastric Cancer Prognosis,发表在Journal of Cancer杂志上,影响因子3.182。这篇文章主要是研究胃癌患者中差异表达的lncRNA,通过构建一个预测模型,来找出与胃癌预后相关的lncRNA。
在干货预警:3分钟搞定GO/KEGG功能富集分析(2),给大家详细讲解了DAVID网站的使用,通过分步操作,带领大家学习了使用DAVID工具来进行GO和KEGG分析。今天,我们重点讲解如何将DAVID中的功能富集的结果转换成正式的Figure,有请小猎豹。
生信分析现在已成为小伙伴们发表文章的标配,里面各种各样的结果展示形式炫目多彩,让人看得如痴如醉,但是让我们自己去画,却不知从何处着手,首先R语言的入门和学习就是许多生信小白的拦路虎。不过,现在许多大神和团队不断推出的在线作图网站却是方便了许多新手作图。
通常我们会同时对多个基因集分别进行富集分析,结果放在一起展示。这时我们需要在富集结果后面加一列,标记该结果是哪个基因集的富集,在Excel中可以很方便地操作。如下面动图所示,分组的名字自己根据实际取名即可。
GSEA(Gene Set EnrichmentAnalysis),即基因集富集分析,无需设定阈值来区分上调下调基因,使用所有的基因进行分析。
热图是一种很常见的图,其基本原则是用颜色代表数字,让数据呈现更直观、对比更明显。常用来表示不同样品组代表性基因的表达差异、不同样品组代表性化合物的含量差异、不同样品之间的两两相似性。实际上,任何一个表格数据都可以转换为热图展示。
KEGG是一个整合了基因组、化学和系统功能信息的数据库。把从已经完整测序的基因组中得到的基因目录与更高级别的细胞、物种和生态系统水平的系统功能关联起来是KEGG数据库的特色之一。与其他数据库相比,KEGG 的一个显著特点就是具有强大的图形功能,它利用图形而不是繁缛的文字来介绍众多的代谢途径以及各途径之间的关系,这样可以使研究者能够对其关注的代谢途径有直观全面的了解。
很多同学也许会问,bar图有什么难的,我科研论文做第一张图就是bar图,so~so~easy。
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