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[software] GO-function包进行GO富集分析

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发表于 2017-7-5 20:31:28 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 hfliu 于 2017-7-5 20:30 编辑

The GO-function package provides a tool to address the redundancy that result from the GO structure or multiple annotation genes and derive biologically relevant functions from the statistically significant functions based on some intuitive assumption and statistical testing.
GO-function包提供了一个工具来解决由GO结构或多个注释基因产生的冗余,并从基于一些直观假设和统计测试的统计学显着功能中获得生物相关功能。
Manual of GO-function
文章
Bioconductor


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library("GOFunction")
data(exampledata)
#内置的数据,包含两组基因集,一个是interesting genes一个是refGenes,对于芯片数据,interesting genes
#可以看成差异分析得到的差异基因,refGenes即芯片中涉及的基因总集,注意基因ID应为Entrez gene ID
sigTerm <- GOFunction(interestGenes, refGenes, organism="org.Hs.eg.db", 
                     , fdrmethod="BY", fdrth=0.05, ppth=0.05, pcth=0.05, 
                      poth=0.05, peth=0.05, bmpSize=2000, filename="sigTerm")
#ontology也可以改为 ”CC”(Cellular Component) and ”MF”(Molecular Function),fdrmethod是p值校正方法,
#最后的结果是生成一个Excel表和一张图

TIM截图20170705201810.png
7列,分别是GO Term,描述,在refGenes基因集中涉及的数目,在interesting genes基因集中出现的数目,p值,校正后的P值,最后一列中又分为local,global,final,local和global分别代表消除局部冗余,消除全局冗余后得到的结果,final表示其重要性不应该仅仅是由于基因注释重叠导致的,即很重要,这三者的可靠性排序应该是final>global>local(个人理解)
TIM截图20170705202602.png
这是结果中输出的图,GO的层级图,“圆”,“框”和“矩形”分别表示表中的“local”,“global”和“final”。 不同颜色的阴影表示 GO Term的调整后的p值,这个图感觉看不出来啥

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发表于 2017-7-6 07:12:50 | 显示全部楼层
速度怎么样,现在做这样的富集分析的包多的不要不要的
你这个问题很复杂,需要打赏,请点击 http://www.bio-info-trainee.com/donate 进行打赏,谢谢
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 楼主| 发表于 2017-7-6 09:12:02 | 显示全部楼层
Jimmy 发表于 2017-7-6 07:12
速度怎么样,现在做这样的富集分析的包多的不要不要的

要5分多钟
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发表于 2017-7-6 19:32:34 | 显示全部楼层
如此慢,灌水包
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