GOexpress包：基因表达数据的GO注释可视化分析工具

资源摘要信息:"GOexpress-original: Bioconductor 包的原始存储库。现在在" GOexpress 是一个专门用于分析基于基因表达测量的生物信息学数据的 Bioconductor 包。Bioconductor 是一个用于分析和理解生物学高通量数据的开源、开源软件项目，它提供了一个在R编程语言中使用的生物统计计算和图形工具集。GOexpress 主要针对微阵列和 RNAseq 数据进行处理和分析。 GOexpress 包的核心功能是实现基因本体（Gene Ontology，简称GO）注释的可视化。基因本体是一种国际标准，用于描述基因和基因产品在生物过程、分子功能和细胞成分中的角色。通过使用GOexpress，研究人员可以将基因表达数据与这些GO术语相关联，从而可视化和解释在特定生物过程中基因表达的差异。 使用GOexpress进行分析需要两个主要的输入值。首先，需要一个包含检测数据和现象数据的表达集（ExpressionSet），其中AssayData槽应该是一个逐个样本的矩阵，提供每个样本（列）中基因（行）的表达水平。矩阵的行名称通常为Ensembl基因标识符或微阵列中的探针组标识符，而这些标识符必须能够在Ensembl BioMart数据集中查询得到。 第二个输入是phenoData槽，它应来自Biobase包中的AnnotatedDataFrame对象，为样本提供表型信息。在phenoData中，每一行对应一个样本，至少必须有一列是一个两级或多级的分组因子（在R语言中称为因子）。分组因子是指样本根据特定生物学或实验条件进行的分类，比如对照组和实验组。 GOexpress使用biomaRt包对提供的基因注释中表示的所有GO术语进行评分，或者从当前的Ensembl注释版本中获取数据。biomaRt是一个连接到BioMart数据库的R接口，允许用户查询和提取生物数据库中的数据。这个过程使得GOexpress可以获取最新的GO注释信息，并将其应用到用户的基因表达数据集上，从而进行统计分析和结果可视化。 GOexpress包内含的统计方法用于识别哪些GO术语在给定的生物学条件或实验处理中显著地富集了高表达基因。这种富集分析可以帮助研究人员理解在实验条件下被调控的生物学过程、分子功能和细胞成分。 分析完成后，GOexpress提供了多种图形化工具，帮助用户直观地展示基因表达数据与GO注释的关联。例如，可以生成条形图、点图和其他类型的图，以展示不同分组因子或实验条件下的GO术语富集情况，包括富集的统计显著性、GO术语中基因的数量等信息。 总之，GOexpress是一个功能强大的R包，通过集成最新的基因本体注释和复杂的统计方法，为研究人员提供了一个全面的分析框架，以探究和可视化基因表达数据的生物学意义。通过使用GOexpress，研究人员可以在分子水平上更深入地了解在特定生物学过程中的基因调控机制，以及这些过程是如何受到不同实验条件的影响的。