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R语言GEO数据挖掘:步骤四:富集分析KEGG,GO

1、3 GO富集分析加载了注释库之后，读取基因列表文件，并使用clusterProfiler的内部函数enrichGO()即可完成GO富集分析。读取基因列表文件，并使用clusterProfiler的内部函数enrichKEGG()即可完成KEGG富集分析。

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2、前景基因：指的是我们所要进行富集的基因，一般是基因的ID 背景基因：指的是前景基因在某个基因集合进行富集，这个基因集合就是背景基因描述信息：每个GO的Term的属性，或者是每个KO号或者map号的属性。

3、把他设置成100，让我们的标签可以一行展示。是不是还是原来的配方，还是熟悉的味道同样的柱形图，我们也能让他恢复原来的容貌。

4、scale_y_discrete则调节label过长的情况，让图片看起来更美观。3)检查结果，可见geneID展示为gene symbol。（1）在enrichGO函数中，设置readable = TRUE；(2)用setReadable函数，对GO或者KEGG结果进行转化即可。

GO分析有三个过程，GO_CC细胞组分，GO_BP生物过程， GO_MP分析功能，首先转换成 ENTREZID ，然后利用 clusterProfiler 函数。

很明显，这些差异的基因必然与功能改变密切相关，例如，比较患病个体与正常个体的组织表达谱，不难想到这些表达显著改变的基因参与了疾病或免疫相关的生物学过程、信号通路等，基因表达水平的失调与疾病肯定密不可分。

蛋白质或者基因可以通过ID对应或者序列注释的方法找到与之对应的GO号，而GO号可对于到Term，即功能类别或者细胞定位。功能富集分析：功能富集需要有一个参考数据集，通过该项分析可以找出在统计上显著富集的GO Term。

进行GO分析时，需要考虑的一个基础因素就是基因的GO注释信息从何处获取。

调查是科学探究常用的方法之一，是了解生物种类、生存环境和外部形态等常用的研究方法。调查法一般是在自然的过程中进行的，通过访问、座谈、问卷、测验和查阅书面材料等方式去搜集反映研究对象的材料。

GO分为分子功能（Molecular Function)(MF)、生物过程（Biological Process）(BP)、和细胞组成（Cellular Component）(CC)三个部分。

是指sql之类的数据库吗，可以用RODBC包与数据库连接，将数据库中的表读入R中，接下来就可以按照常规的代码解决问题了，也可以安装sqldf包，这样就可以在R中用sql语句对数据操作。

r语言数据分析是查看数据的结构、类型，数据处理。

分析数据表：通过浏览“入库明细”表，我们可能看到入库明细表中，作为提取记录的条件零件号在A列。需要提取的记录，入库日期在H列、入库单号在O列、最后生产批号在L列、入库前库存数在Q列。

图四：残差与杠杆图，对单个数据值的观测，鉴别离群点、高杠杆点、强影响点模型建好，用predict函数对剩余500个样本进行预测，比较残差值，若预测准确，说明模型可以。analysis of variance，简称ANOVA，也称为变异数分析。

获取数据：首先需要从数据源获取祈福彩票的实际开奖数据和理论开奖数据，并将其导入到R语言中，可以使用read.csv()函数或其他导入函数。数据清洗：对导入的数据进行清洗，包括去除重复值、缺失值、异常值等。

读取完数据以后就可以建立 chromR ，来对数据进行详细的分析。首先对数据进行初步的可视化，我们在上面的图里得到很多信息，比方说测序深度(DP)的峰在500，但是拖着尾巴，这个尾巴表示数据里包含着CNV信息。

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