生信数据分析——GO+KEGG富集分析，生信数据分析中的GO与KEGG富集分析详解

摘要：本文介绍了生信数据分析中的GO+KEGG富集分析方法。该方法主要用于基因功能注释和通路分析，通过基因本体论（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）数据库，对差异表达基因进行功能分类和通路定位。富集分析有助于理解基因在生物过程中的作用，揭示基因间的相互作用，为生物信息学研究提供重要依据。

目录

生信数据分析——GO+KEGG富集分析

+ 1. 富集分析基础知识

+ 2. GO富集分析（Rstudio）

+ 3. KEGG富集分析（Rstudio）

1、富集分析基础知识

1 为什么要做功能富集分析？

在转录组学研究中，我们常常会获得大量的基因数据，为了研究这些基因的功能，我们需要将这些基因进行功能归类，富集分析就是一种将功能相似的基因归类，并理解这些基因在特定实验条件或生物学背景下的功能富集程度的方法，这样可以帮助我们快速了解差异基因可能参与的生物过程和功能。

2 什么是富集分析？

富集分析是一种数据分析方法，主要用于理解基因集合或其他生物学实体在特定条件下的功能富集程度，其基本原理是，如果某个基因集合在特定条件下显著富集于某个功能类别或通路中，那么这些基因可能共同参与了某种特定的生物学过程或具有某种共同的功能特性。

简单说，富集分析就是检验基因是否集中在某个功能区域或通路上。

3 富集分析的类型

GO富集分析从分子功能、细胞组分和生物过程三个方面描述基因的功能。

KEGG富集分析借助KEGG数据库，对基因进行通路注释，并分析其参与的代谢和信号转导途径。

GSEA和GSVA富集分析这两种方法会在后续介绍。

我们将重点关注GO富集分析和KEGG富集分析。

2、GO富集分析（Rstudio）

项目背景

本次分析以ADAMTS2, ADAMTS4等特定基因为例，展示GO富集分析过程，物种为人类（Homo sapiens），使用的R版本为4.2.2，主要涉及的R包有tidyverse、clusterProfiler和org.Hs.eg.db。

代码流程

设置工作空间

首先删除工作空间中所有对象，设置工作路径，并判断是否存在名为"02_GO+KEGG_enrichment"的文件夹，如果不存在则创建，然后设置路径到新建的文件夹下。

加载包

加载clusterProfiler、org.Hs.eg.db和tidyverse包。

导入要富集分析的基因数据

接下来是具体的富集分析代码...（此处省略具体代码，后续补充完整流程）

通过这样的流程，我们可以得到基因的GO富集分析结果，从而了解这些基因可能参与的生物过程和功能。