南京代做靶基因KEGG通路富集分析平台

我们常规的做的或者公司给的富集分析的结果里面给的GO分析和KEGG分析的结果就是使用ORA的算法来做的。这个算法采取的类似于一刀切的逻辑思维，我们需要对差异的结果设置一个标准(通常也就是我们差异表达的条件)。如果达到这个标准了，那就可以当作候选分析的基因。我们把所有候选分析的基因都选出来，把基因名都输入到算法里面，再结合背景数据库就得到分析的结果了。所以这个算法的主要输入条件其实就是基因名即可。一般而言ORA使用的背景数据集就是GO和KEGG这些。对于ORA的可视化方面的话，由于富集的差异筛选也是基于P值来进行筛选的。所以一般通过柱状图或者气泡图也就可以进行展示了。如何使用非通路基因集：可以使用不同类型的数据集来解释不同的问题，但是请分开分析。南京代做靶基因KEGG通路富集分析平台

刚入手生信时接触很多的就是差异分析，基因组可以算突变率、转录组可以算基因表达水平、表观组可以观察甲基化水平、蛋白质组/代谢组可以看蛋白/代谢物丰度，甚至是宏基因组也可以比较菌群的丰度。很终，在分子水平的出口都是在生物学中心法则的核酸水平，确切的说是在基因水平，但是基因的种类有很多，包括蛋白编码基因（mRNA）、非编码基因（miRNA、lncRNA、snRNA等），理解这些基因所的生物学意义的很佳途径就是基因富集分析。富集分析的原理。一个生物过程通常是由一组基因共同参与，而不是由单个基因独自完成。富集分析的基本前提假设是，如果一个生物学过程在已知的研究中发生异常，则共同发挥功能的基因极可能被选择出来作为一个与这一过程相关的基因。富集分析（Gene Set Enrichment Analysis, GSEA）通常是分析一组基因在某个功能节点上是否相比于随机水平过于出现（over-presentation）。富集分析原理可以由单个基因的简单注释扩展到多个基因的成组分析。嘉兴定制化kegg代谢通路分析找谁富集分析是用来解读一组基因背后所的生物学知识，揭示其在细胞内或细胞外扮演了什么样的角色。

基因集富集分析相较于ORA一刀切的方式来选择输入基因，GSEA的算法认为，虽然有一些基因不满足严格的筛选标准，但是也是有可能起作用的。比如说：我们有两个基因TP53的表达差异是1.1,而TP21的表达差异是0.9。如果按照ORA的方法，按照1作为筛选标准，ORA的算法，那么TP53就可以进入后续分析，而TP21则会扔掉。但是真实情况是，在生物过程当中，TP21真的不起作用吗？显然不是的。基于这种考虑，所以才开发出了GSEA算法。GSEA是通过整个基因组表达的情况来评估主要是哪些通路有意义。所以我们在输入的时候需要输入整个基因组的基因以及其对应的表达量(logFC即可或者表达矩阵)。对于GSEA而言，使用的则是MSigDB的背景数据集，里面包括了相对应的GO和KEGG的数据集。

GO数据库很初收录的基因信息来三个生物数据库：果蝇、酵母、小鼠，随后从其他数据库相继收录植物、动物、微生物等更多的数据。GO术语在多个合作数据库中的统一使用，促进了各类数据库对基因描述的一致性。分子功能描述在个体分子生物学上的活性，如催化活性或结合活性。生物学过程由分子功能有序地组成的，具有多个步骤的一个过程。细胞组件指基因产物位于何种细胞器或基因产物组中(如糙面内质网，核糖体，蛋白酶体等)，即基因产物在什么地方起作用。GO注释体系的特点：GO通过控制注释词汇的层次结构 ，使得研究人员能够从不同层面查询和使用基因注释信息。从整体上看，GO注释系统是一个有向无环图 (Directed Acyclic Graphs)，包含三个分支(即细胞组分、分子功能 、生物学过程)。注释系统中每一个节点都是基因或蛋白的一种描述，每一个节点就了一个基本描述单元 (Term) ，节点之间保持严格的关系。利用数据库中的基因相互作用关系来间接地把基因的生物学属性整合入功能的富集分析。

基因富集分析是一种针对全基因组表达谱芯片数据的分析方法，将基因与预定义的基因集进行比较。即综合现有的对基因的定位、性质、功能、生物学意义等信息基础，构建一个分子标签数据库，在此数据库中将已知基因按照染色置、已建立基因集、模序、相关基因集和GO基因集等多个功能基因集进行分组与归类。通过分析基因表达谱数据，了解它们在特定的功能基因集中的表达状况，以及这种表达状况是否存在某种统计学明显性。统计过程：计算富集分数。估计富集分数的明显程度。校正多重假设检验。富集分析的优点：基于完备的统计学理论, 结果稳健、可靠。宁波定制化靶基因KEGG通路富集分析服务平台

基因注释数据库功能基因组学的任务之一，是进行基因组功能注释。南京代做靶基因KEGG通路富集分析平台

富集分析有灿若繁星的众多工具可供选择，如明星软件DAVID。虽然这些软件背景数据库、软件功能等都有诸多差异，但是这些工具的原理实际上都是首先计算一组基因（比如高通量的实验的差异基因）和某通路基因的相同基因个数，然后利用超几何检验/二项检验等统计学方法计算明显值。根据这些富集到的功能条目中找到你感兴趣的信息和通路，可以进行后续的结果分析和实验设计。然而目前的富集分析工具或多或少都存在一些问题，比如说经常富集到一些相关性不大的条目，或者某些明显的条目没有被富集上，导致错过一些关键的条目，甚至怀疑自己的实验做的有问题。南京代做靶基因KEGG通路富集分析平台

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