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很多人对目的基因go 分析解释的比较清楚，比如GO 分析学习笔记，庚的基因表达分析(中)富集分析，转录组介绍(8):富集。根据分析的目标和方法，enrichment 分析可以分为以下几种类型:基因本体enrichment分析(gyunching nlogyrenrichment ANALYSIS):这是最常用的enrichment分析type ，用于测试基因集合。

1、GO、KEGG富集分析(一一般来说，基因的描述是从三个层面进行的:这三个层面具体指的是得到GO注释的思路为GO分析；例如，在疾病的研究中，某些基因的表达在药物治疗后发生了明显的变化，在生物过程中发现了这些基因。这个例子是为了启发大家，得到差异表达基因DEG只是一个开始，接下来要做GO注释，接下来需要做a 分析，看看这些注释主要集中在哪里。
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GO enrichment分析Principle:一个$ term注释了100个差异表达基因参与的过程。标注后(所有模式生物都有现成的标注包，我们不需要自己标注)，我们计算了它相对于背景是否显著集中在某个途径、某个细胞学位置、某个生物学功能。ClusterProfiler是一个功能强大的R包，同时支持GO和KEGG的丰富分析，可视化功能非常出色。本章主要介绍利用这个R包分析对基因本体的丰富。

2、非模式生物GO、KEGG富集分析GO，KEGG enrichment 分析是我们信息分析中常用的部分，可以把基因和功能联系起来。GO指的是基因本体论，是基因功能的国际标准分类体系。目的是建立一个适用于各种物种，定义和描述基因和蛋白质功能，并能随着研究的深入而更新的语言词汇标准。GO分为三个部分:分子功能(MF)、生物过程(BP)和细胞成分(CC) 。

3、一些GO及KEGG 分析的知识 Reference:同样，在GO 分析中，KEGG途径中的富集计算也很相似。因此，基因N在M/k类中是否富集(N)的概率(P)可以通过上述运算得到。既然Pvalue是针对极端情况的，那我们就把情况变得更极端一些。即从总的N个基因(背景基因)中提取N个基因(前景基因)，其中I个基因落入满足要求的总的M个基因中。前面公式中讨论的概率运算是在ik/m的情况下得到的概率。

4、怎样对一组蛋白或基因做GO 分析基本由三种组成，乙酰化，甲基化，糖基化。这里是前两个例子。核小体由八个组蛋白组成，每个组蛋白都有一个侧链N，即一个短多肽。侧链N基本上由精氨酸和赖氨酸组成，这两个蛋白质组由带负电荷的R基团组成。注意每个DNA都含有大量的磷酸基团，所以DNA是带正电的。由于正负吸引，侧链N可以在DNA不需要转录的时候紧紧困住盘绕在核小体上的DNA，所以DNA聚合酶无法在DNA附近转录。

乙酰化的侧链N失去了它的电负性，所以它没有紧紧地缠绕在核小体上，以至于DNA聚合酶可以开始转录。转录后，组蛋白脱乙酰酶会去除乙酰基，所以侧链N重新紧密结合核小体。甲基化:侧链n不同部分的甲基化会导致缠绕更紧或更松。比如侧链N上第三个精氨酸甲基化会导致更松，第九个精氨酸甲基化会导致更紧。后者导致X染色体失活，即受精后会有一条女性性染色体失活。

5、生物信息学在线工具gorilla执行go富集分析有没有多重假设检验矫正在生物信息学分析中，通常会用到统计学知识。具体例子如下:在paml中计算选择压力时，正选择基因的显著性，基因家族收缩和扩张的显著性，差异表达基因的显著性和富集性分析。这些分析通常有一个P值和一个校正的P值。你知道我们什么时候用P值，什么时候用修正后的P值吗？什么是P值？p值是概率，反映了一个事件发生的可能性。
实际上， p值并不能给数据赋予任何重要性，而只能说明一个事件发生的概率。纠正p是什么意思？一般来说，p的。