单基因生信分析流程（4）单基因的下游通路GO、KEGG或者GSEA
单基因生信分析流程（4）单基因的下游通路GO、KEGG或者GSEA
用户1359560
发布于 2019-05-26 08:46:08
发布于 2019-05-26 08:46:08
文章被收录于专栏：生信小驿站
clusterProfiler 是Y叔写的一个R包，可以用来做各种富集分析，如GO、KEGG、DO（Disease Ontology analysis）、Reactome pathway analysis以及GSEA富集分析等。而除了富集分析，他还可以非常方便的对富集分析结果进行可视化。这里使用clusterProfiler进行GO、KEGG以及GSEA富集分析。
1、安装clusterProfiler
安装clusterProfiler：
> source("http://bioconductor.org/biocLite.R")
> biocLite('clusterProfiler')2、ID转换
由于clusterProfiler富集分析推荐的输入文件是Entrez ID，因此这里提取的是Entrez ID，接下来就可以进行富集分析了：
# ===============================================================
#step2 转换ID
# ===============================================================
diffgene <- rownames(diffSig)
diffgene <- bitr(diffgene, fromType="SYMBOL",
toType=c("ENTREZID","ENSEMBL"),
OrgDb="org.Hs.eg.db")
head(diffgene)本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。
原始发表：2019.05.25 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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