Enrichment analysis of GO & KEGG

前言

GO是Gene ontology的缩写,是一系列用来描述基因、基因产物特性的语义(terms)。KEGG( Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes),是一个系统分析基因产物在细胞中代谢途径的数据库,是一种最常用的代谢通路分析。

介绍

GO是Gene ontology的缩写,是一系列用来描述基因、基因产物特性的语义(terms)。这些语义主要分为三种:细胞组份(Cellular Component,简称 GO-CC),用于描述基因产物在细胞中的位置,如内质网,核或蛋白酶体等;分子功能(Molecular Function,简称 GO-MF),大部分指的是单个基因产物的功能,如结合活性或催化活性等。 生物学途径/过程 (biological process,简称 GO-BP),多是指具有多个步骤的有序的生物过程,如细胞生长、分化和维持、凋亡以及信号传导等过程。

Pathway指代谢通路,对差异基因进行pathway分析,可以知道实验条件下哪些代谢通路发生显著改变。KEGG( Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes),是一个系统分析基因产物在细胞中代谢途径的数据库,是一种最常用的代谢通路分析。

在线分析

分析方式有很多,例如:神包 clusterProfiler,DAVID,KOBAS,webgestalt
这里分别使用 KOBAS 和 webgestalt

KOBAS

KOBAS

  1. 输入id:
    选择 id 类型、输入物种、输入id:
    KOBAS:输入id
  2. 选择分析类型:
    KOBAS:选择分析类型
  3. 结果:
    KOBAS:结果
  4. 查看:
    KOBAS:查看

    我点击通路名称时,得到404,可能是偶然因素

Webgestalt

WSAT
选择物种、分析方式、数据库、输入 ID 类型、参考序列

分析方式 ORA 或者 GSEA
当选择数据库为 pathway,再选 KEGG 时,可做 KEGG 通路富集分析
参考序列可自定义上传

参考

  1. GO KEGG数据库用法 | 基因集功能注释 | 代谢通路富集
  2. 零基础的小白如何自己做GO/KEGG分析?
  3. GO、KEGG富集分析——DAVID与KOBAS在线分析工具
  4. 推荐神包:clusterProfiler包做GO分析
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