R语言GEO数据挖掘:步骤四:富集分析KEGG,GO

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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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。

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。

scale_y_discrete则调节label过长的情况，让图片看起来 更美观。3)检查结果，可见geneID展示为gene symbol。（1）在enrichGO函数中，设置readable = TRUE；(2)用setReadable函数，对GO或者KEGG结果进行转化即可。

例如，讨论这些差异基因主要映射到哪些GO或KEGG分类条目中，以说明基因表达的改变会导致哪些调控途径原有功能失调，进而与表型联系起来。通常称这种分析为GO、KEGG富集分析。

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。

R语言删除冗余规则的时候为什么算出来都是冗余的啊?

就我个人而言，虚线前面都是不太经历的步骤，我一般不会主动删去样品的环境信息，因为我接触的菌群这块本来就没有什么多余的环境信息-_-||，所以我的重点放在怎么去除多余OTU或菌群上面。

不是sql server会存在数据冗余，所有的数据库都会存在数抚冗余，数据冗余大多是由于建库的时候表之间的关系没有充分考虑完全，这涉及到数据库中范式的概念(目前最高的是NF范式，不过一般的设计符合第三范式就好)。

您好，在SPSS中，如果出现因冗余未计算的情况，您可以通过以下步骤来解决： 检查您的数据，确保没有异常值或缺失值。 检查您的变量，确保没有重复变量。 检查您的模型，确保没有多重共线性。

3 分析冗余情况。如图所示，DEA数据分析结果会分别给出投入、产出的冗余量，其中产出冗余数值是表示产出少了多少，而投入冗余则是表示投入多了多少。4 分析参考单元。

关联规则三度：支持度：占比 置信度：条件概率 提升度：相关性 R语言示例代码如下：（小众语言的辛酸：选项里没有。

做很多统计分析不如r灵活，其实通常来说需要写代码语句的统计软件灵活性都高于那些只需要点击鼠标的，你想做什么分析、想呈现哪些结果，就写相应的语句就好了，不会呈现出冗余的内容。

【R语言】解决GO富集分析绘图,标签重叠问题

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。

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。

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）。

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。

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。

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