股票板块富集分析图〖GO富集分析结果怎么看 〗

不会吧！今天由我来给大家分享一些关于股票板块富集分析图〖GO富集分析结果怎么看 〗方面的知识吧、

1、进行功能富集分析时，常常会使用GeneOntology（GO）作为基因集之一。GO注释结果通常以三种形式展示：有向无环图（D*）、柱状图和气泡图。接下来分别介绍这三种展示形式。在有向无环图中，箭头指示上下层级关系。椭圆表示富集程度未进入前10的GO术语，而方框则表示进入前10的GO术语。

2、GO富集分析通常分为三个层次：生物过程（BP）、分子功能（MF）和细胞成分（CC）。四种展示方式分别为：**气泡图分三个框**：此图将BP、MF和CC的富集分析结果分别置于三个独立的气泡框中，气泡大小代表富集倍数（FoldEnrichment），使读者一目了然各部分的富集情况。

3、在进行GO富集分析时，通常可以采用四种不同风格的图表来展示不同层面的生物过程（BP）、分子功能（MF）和细胞成分（CC）的富集情况。以下是四种风格的GO富集分析图表展示：**气泡图分三个框**：这种图表将BP、MF和CC的富集信息以气泡的形式分别展示在三个独立的框中，使得每类富集信息都清晰可见。

4、分析步骤：安装R包：首先，需要安装clusterProfiler和ggplot2等所需的R包。执行富集分析：使用clusterProfiler工具对差异基因进行GO富集分析，得到富集结果。结果可视化：利用ggplot2包绘制综合柱状图，展示BP、CC、MF的富集程度。颜色深浅表示富集显著性，红色代表最显著，黄色次之，无色表示不显著。

5、GSVA分析，一种对功能富集进行量化的手段，帮助我们深入了解不同组别间特定通路的变化。相较于传统GO、KEGG分析依赖差异基因阈值，GSVA更侧重于量化感兴趣通路在多组样本中的动态。为了进行GSVA分析，首先需要准备数据集，通常研究对象为人类或小鼠。然而，当研究其他物种时，数据集的获取可能会成为挑战。

6、爱基百客云平台提供了一个直观易用的解决方案，可以实现零代码可视化GO/KEGG富集分析结果。具体方法如下：登录平台：用户可以通过点击“云平台”按钮轻松登录爱基百客云平台。访问富集分析小工具：在平台内，用户可以访问多种组学数据分析工具，其中包括专门用于基因富集分析的小工具。

富集分析结果展示(二)——富集分析圈图

〖壹〗、网址导航http：//sangerbox.com/Tool点击“富集分析圈图快速绘制工具”输入数据---富集分析结果：一共四列，第一列为富集分析term名称，第一列为这个term包含的基因个数，第三列为P值或FDR，第四列为term中包含的基因列表，基因与基因之间一“/”隔开，如下图所示。

〖贰〗、展示富集分析结果的图表有很多，包括条形图、气泡图、富集差异气泡图、富集圈图等，这些图表直观且酷炫，是研究的一大亮点。富集圈图是由基迪奥生物首创的，适用于KEGG富集、GO富集等结果展示。

〖叁〗、在进行功能富集分析时，DAVID和R软件的clusterProfiler包是常用的工具。通过R语言的clusterProfiler包，可以分析GO（BP、CC、MF）以及KEGG通路的富集数据，并进行可视化展示。

〖肆〗、应用富集分析联合logFC的结果可以进行圈图的可视化，该模块需要在进行GO|KEGG富集分析（而非单独的GO|KEGG模块）后，保存结果才能进行后续操作。在可视化界面，输入对应云端数据记录的富集分析表格中的ID列表。GO|KEGG圈图的主要结果显示了条目的p.adj（柱子高度）以及每个条目对应的分子的logFC情况。

〖伍〗、差异表达基因的GO富集分析首先，可用Blast2GO对基因进行GO注释（方法参照前面发布的文章），接着将注释后的基因-GO对应关系表以及差异表达基因名称列表输入至enricher（）执行。输出结果可参考教程（一）中的图表。

〖陆〗、在进行GO富集分析时，通常可以采用四种不同风格的图表来展示不同层面的生物过程（BP）、分子功能（MF）和细胞成分（CC）的富集情况。以下是四种风格的GO富集分析图表展示：**气泡图分三个框**：这种图表将BP、MF和CC的富集信息以气泡的形式分别展示在三个独立的框中，使得每类富集信息都清晰可见。

相位富集分析用什么图

〖壹〗、条形图。富集分析条形图也是我们在文献中常见的图形，一般都是使用R语言绘制的。但是使用R语言绘制条形图需要反转坐标轴、建立映射、设置坐标轴等。

〖贰〗、关于使用NGS分析指数富集（SELEX），缩短序列的去除也可能导致绑定序列的去除，因为缩短的序列也可能是富集文库所固有的。如果缩短的序列占富集文库的比例较大，我们的策略并不能很好的起作用。如果是这样的话，我们建议用计算方法排除phasing效应。

〖叁〗、探究了不同组织（或组织组合）中的miRNA富集差异。图新的和组织优先miRNA的表达谱。（A）在该研究中鉴定的新miRNA包括许多在特定组织或器官中差异富集的miRNA。（B）对先前描述的大豆miRNA的分析还揭示了花，叶和根瘤中一系列的组织bias。图编码蛋白质的PHAS基因。

富集分析,看完这篇就够

〖壹〗、富集分析在组学项目报告中是一个关键概念。其主要目的是通过归类差异基因或物质的功能，来减少研究工作量，并将功能与表型关联起来。面对大量数据，逐个研究和验证可能效率低下，富集分析则能将具有相似功能的基因或物质聚集在一起，从而聚焦研究重点。

〖贰〗、ssGSEA分析ssGSEA分析是GSEA方法的扩展，通过定义富集分数来评估基因集在样本中的富集程度。主要需要准备的文件与CIBERSORT类似。通过学习CIBERSORT和ssGSEA，可以发现大部分分析只需提供两个文件，关键在于选择合适的参考基因集。MCPcounter分析MCPcounter只需要一个文件即可完成分析，即表达矩阵。

〖叁〗、tNGS技术整合了“PCR”和“NGS”的优势，通过超多重PCR正向富集目标病原，提高检测灵敏度，并排除宿主核酸干扰，通过测序和生信分析实现不同临床场景的核心病原鉴定。相比mNGS，tNGS具有更高的检测敏感性，同时兼顾DNA和RNA流程，大幅缩短检测时间，展现出高性价比和可定制化特点。

〖肆〗、Wholegenome（Genome-wide）DNAmethylationassayRRBS（ReducedRepresentationBisulfiteSequencing）通过限制性内切酶酶切富集CpG-rich区域，进行bisulfite处理和测序，降低检测成本与数据分析量。

〖伍〗、图1展示了差异表达基因（DEG）分析的结果，分别在配对样本和非配对样本中观察DDOST的表达差异。图2中，DDOST在HCC中的富集分析结果被详细呈现。图3呈现了DDOST表达与免疫浸润之间的关联，揭示了两者之间的紧密联系。图4展示了DDOST表达与多种临床病理特征之间的关联性，为疾病的预后提供了重要信息。

〖陆〗、eggNOG-mappereggNOG-mapper是*全面、高效且持续更新的软件，提供网页接口，让任何用户提交蛋白序列文件，在几分钟内完成基因功能注释。注释内容包括：具体功能描述信息、GeneOntology注释信息、KEGG注释信息、PFAM注释信息以及其他信息。

富集气泡图怎么看?

图例部分则表示基因富集的显著性，使用颜色（如红、黑、绿）区分，通常以-log10（FDR）计算结果来决定。气泡的大小则直接反映了基因的数量，越大表示基因数量越多。以一个简单的富集气泡图为例，横轴显示了基因在特定通路中的比例，纵轴则指明了生物过程或功能类别。

气泡颜色：气泡的颜色通常用来表示富集分析的p值，颜色越深，表示富集结果越显著。这一维度帮助科研人员快速识别出哪些通路在统计上具有显著的富集意义。综上所述，桑基气泡图通过整合这五个维度，为KEGG通路富集结果的展示提供了一个直观、全面且易于理解的可视化工具。

**气泡图分三个框**：此图将BP、MF和CC的富集分析结果分别置于三个独立的气泡框中，气泡大小代表富集倍数（FoldEnrichment），使读者一目了然各部分的富集情况。

气泡图则使用X轴的比值（如富集因子与基因比率的比值）、差异表达倍数或基因比率与背景比率的比值，值越大表示富集程度越高。Y轴则选择前20或30个富集通路绘图。点的大小代表基因数量，点越大表示该通路富集的基因越多。颜色代表p值，-log10（Pvalue）越大，表示通路越显著。

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