做GO富集分析的GOC网站的网址
时间: 2024-06-08 11:05:56 浏览: 8
以下是一些常用的GO富集分析网站:
1. DAVID (Database for Annotation, Visualization and Integrated Discovery): https://david.ncifcrf.gov/
2. Enrichr: http://amp.pharm.mssm.edu/Enrichr/
3. GOrilla: http://cbl-gorilla.cs.technion.ac.il/
4. ToppGene Suite: https://toppgene.cchmc.org/enrichment.jsp
5. g:Profiler: https://biit.cs.ut.ee/gprofiler/gost
6. PANTHER (Protein ANalysis THrough Evolutionary Relationships): http://www.pantherdb.org/
7. WebGestalt: http://www.webgestalt.org/option.php
希望能对您有所帮助!
相关问题
R语言go富集分析气泡图
你可以使用R语言中的GOplot包来进行富集分析气泡图的绘制。GOplot是一个用于绘制基因本体富集分析结果的R包,可以根据富集分析的结果生成气泡图。
下面是一个使用GOplot包绘制富集分析气泡图的示例代码:
首先,确保已经安装了GOplot包和其他所需的依赖包:
```R
install.packages("GOplot")
install.packages("ggplot2")
install.packages("dplyr")
```
接下来,加载所需的包:
```R
library(GOplot)
library(ggplot2)
library(dplyr)
```
然后,准备富集分析结果数据。假设你已经进行了基因本体富集分析,并获得了如下的结果数据:
```R
# 示例富集分析结果数据
enrichment_results <- data.frame(
GO_term = c("GO:0006954", "GO:0008150", "GO:0003674"),
Description = c("Inflammatory response", "Biological process", "Molecular function"),
p_value = c(0.001, 0.005, 0.01),
gene_count = c(100, 200, 150),
query_count = c(500, 500, 500)
)
```
接下来,使用GOplot包中的`plotGOBubble`函数绘制气泡图:
```R
# 绘制气泡图
plotGOBubble(
enrichment_results,
col = "p_value",
size = "gene_count",
title = "GO Enrichment Analysis Bubble Plot",
x = "Description",
y = "GO_term",
shading = "p_value",
x_text_size = 4,
y_text_size = 4,
text_color = "black",
text_col = "black"
)
```
这段代码将根据富集分析结果数据绘制出气泡图,气泡的大小表示基因数量,颜色表示显著性水平。
请注意,这只是一个示例代码,你需要根据你自己的富集分析结果数据进行相应的调整。另外,你可能还需要调整气泡图的样式和其他参数,以满足你的需求。
在R语言中如何用culsterProfiler对水稻的基因进行GO富集分析
在R语言中,使用clusterProfiler对水稻的基因进行GO富集分析的步骤如下:
1. 首先需要安装clusterProfiler包,可以使用以下命令进行安装:
```R
install.packages("clusterProfiler")
```
2. 导入所需要的数据,包括水稻基因的注释信息和差异表达基因的信息。可以使用read.table函数或read.csv函数将数据导入到R中。
3. 对基因进行聚类分析并进行差异表达基因筛选,得到差异表达基因列表。
4. 将差异表达基因列表转换成基因符号的格式,例如:
```R
gene.list <- c("LOC_Os01g01010", "LOC_Os01g01020", "LOC_Os01g01030", "LOC_Os01g01040", "LOC_Os01g01050", "LOC_Os01g01060", "LOC_Os01g01070", "LOC_Os01g01080", "LOC_Os01g01090")
```
5. 进行GO富集分析,使用enrichGO函数,例如:
```R
library(clusterProfiler)
ego <- enrichGO(gene = gene.list, OrgDb = "org.Osativa.eg.db", ont = "BP", pvalueCutoff = 0.05, qvalueCutoff = 0.05, keyType = "SYMBOL")
```
在这个例子中,使用了org.Osativa.eg.db数据库作为注释数据库,ont参数指定了GO的分支,这里选择了生物过程(BP)分支;pvalueCutoff和qvalueCutoff参数指定了显著性水平的阈值;keyType参数指定了基因列表的格式,这里选择了基因符号(SYMBOL)格式。
6. 可以使用ggplot2包中的函数将GO富集分析结果可视化,例如:
```R
library(ggplot2)
dotplot(ego, showCategory = 20)
```
7. 最后保存GO富集分析结果,可以使用write.csv函数将结果保存到CSV文件中,例如:
```R
write.csv(as.data.frame(ego), "GO_enrichment_results.csv")
```
以上就是使用clusterProfiler对水稻基因进行GO富集分析的步骤。需要注意的是,在进行GO富集分析之前,需要对基因的注释信息和差异表达基因的筛选进行仔细的处理和质控。
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