GO和KEGG富集的R包clusterProfiler

一:下载安装该R包

clusterProfiler是业界很出名的YGC写的R包,非常通俗易懂,也很好用,可以直接根据cuffdiff等找差异的软件找出的差异基因entrez ID号直接做好富集的所有内容;

Bioconductor网站上面有关于它的介绍,按照上面说的方式来安装即可

http://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/clusterProfiler.html

source(“http://bioconductor.org/biocLite.R”);biocLite(“clusterProfiler”)

GO和KEGG富集的R包clusterProfiler

二、输入数据

diff_gene.entrez文件,是通过各种差异基因软件找出来的差异基因的entrez ID号列表,每一个ID号一行,几百个差异基因就几百行

三、R语言代码

setwd(“C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\ref”)
a=read.table(“diff_gene.entrez”)
require(DOSE)
require(clusterProfiler)
gene=as.character(a[,1])
ego

四、输出文件解读

看得懂R语言的都知道,这个代码输出了两个文件KEGG-enrich.csv和GO-enrich.csv,就是我们的GO和KEGG富集的结果,其中内容如下

GO和KEGG富集的R包clusterProfiler

上述表格为差异基因的Gene Ontology富集分析结果表格。

GO ID: Gene Ontology数据库中唯一的标号信息

Description :Gene Ontology功能的描述信息

GeneRatio:差异基因中与该Term相关的基因数与整个该Term的总基因数的比值

BgRation:所有( bg)基因中与该Term相关的基因数与所有( bg)基因的比值

pvalue: 富集分析统计学显著水平,一般情况下, P-value < 0.05 该功能为富集项

p.adjust 矫正后的P-Value

qvalue:对p值进行统计学检验的q值

Count:差异基因中与该Term相关的基因数

GO和KEGG富集的R包clusterProfiler

上述表格为差异基因的KEGG Pathway富集分析结果表格。

ID: KEGG 数据库中通路唯一的编号信息。

Description :Gene Ontology功能的描述信息

GeneRatio:差异基因中与该ID相关的基因数与整个该Term的总基因数的比值

BgRation:所有( bg)基因中与该ID相关的基因数与所有( bg)基因的比值

pvalue: 富集分析统计学显著水平,一般情况下, P-value < 0.05 该功能为富集项

p.adjust 矫正后的P-Value

qvalue:对p值进行统计学检验的q值

Count:差异基因中与该Term相关的基因数

原文来自:http://www.bio-info-trainee.com/370.html

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