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基因富集分析权威发布_基因富集分析网站(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

基因富集分析

生信分析：GO富集分析的奥秘基因本体论（Gene Ontology, GO）是一个在生物信息学中至关重要的数据库，它详细描述了基因的功能。这个数据库提供了全球最大的基因功能信息来源，既适合人类阅读，也适用于机器分析大规模的分子生物学和遗传学数据。GO数据库主要从三个方面来描述基因：细胞成分（CC）、生物学过程（BP）和分子功能（MF）。细胞成分（CC）细胞成分描述了基因产物（如蛋白质）在细胞内的位置。例如，某些蛋白质可能位于细胞膜上，而其他蛋白质则位于细胞核内。生物学过程（BP）生物学过程描述了基因参与的各种生物活动。这些过程可能包括细胞生长、信号传导、基因表达调控以及代谢途径等。分子功能（MF）分子功能描述了基因产物在分子层面的作用，通常涉及到与其他分子的相互作用或催化生化反应。富集分析的类型富集分析是一种在生物信息学中广泛应用的统计方法，主要用于检验一个基因集合中某些功能或特征的富集程度。以下是几种常见的富集分析类型：基因本体论富集分析（GO）：这是最常用的富集分析类型。通路富集分析基因集富集分析（GSEA）蛋白质-蛋白质相互作用富集分析基因表达调控富集分析 GO富集分析的步骤准备基因列表：通常是从实验数据中获得的差异表达基因集合。映射基因到GO条目：将基因列表中的每个基因映射到相应的GO条目。这可以通过使用生物信息学工具和数据库（如DAVID、Ensembl、AmiGO等）来实现。统计富集情况：计算每个GO条目在基因列表中的富集情况。通常，这是通过比较实际观察到的基因数目与根据背景基因组随机分布预期的基因数目之间的比例来完成。常用的统计方法包括超几何检验、Fisher精确检验和卡方检验等。多重比较校正：常用的多重比较校正方法包括Bonferroni校正、Benjamini-Hochberg校正（FDR）等。解释和可视化结果：可以通过各种可视化工具（如Cytoscape、REVIGO等）将富集结果以图形形式展示。图表可以选择柱状图、气泡图等多种形式展示。总结 GO富集分析是一种强大的生物信息学方法，用于确定一组基因在特定的生物学过程、细胞组分或分子功能中的富集情况。它基于基因集级别的统计分析，而不是单个基因的差异表达。通过这种分析，我们可以更好地理解基因的功能和它们在细胞中的相互作用，从而推动科学研究和医学进步。

科研新手必看！制图秘籍制作高质量的图表并不难，只要有合适的工具和愿意学习的态度，任何人都能掌握。以下是一些实用的工具和技巧，帮助你制作出符合Nature论文标准的图表。 𐟓Š 数据图制作工具： Origin & MATLAB：这些经典的数据分析和绘图工具功能强大，适合对数据有精确要求的研究者。 GraphPad Prism：用户友好，适合快速制作基础图表，如折线图、柱状图等，还集成了生物统计功能。 SmartDraw：提供多种预设模板，适合绘制复杂的流程图、组织结构图和统计图表。 Hiplot：在线绘图工具，功能丰富，适合不安装软件的快速绘图需求。 𐟒𛠧𜖧苨ﭨ耯𜚊R语言：在生物信息学数据可视化中非常流行，提供了多种强大的绘图包。例如： ggplot2：创建高质量统计图形的利器； GOplot：专门用于基因富集分析的可视化； TransPlotR：用于可视化基因组结构，操作简单。 Python：作为数据科学的主流语言，Python提供了多种灵活的绘图库。例如： seaborn：基于matplotlib的高级统计图表库，能创建美观且信息丰富的图表； matplotlib：基础绘图库，功能广泛，适合各种图表的创建； vtk：用于3D计算机图形和可视化的强大库，提供Python接口。 𐟓ˆ 图表类型：示意图：用来展示实验流程、研究模型或生物机制，帮助读者快速理解研究思路和方法。数据图：包括各种统计图表，如折线图、柱状图、热图等，用于直观呈现实验数据的趋势和关系。实验图：虽然在生物信息学中较少涉及，但在一些实验研究的论文中可能会用来展示实验装置或操作步骤。 𐟎蠨ŽŸ则与技巧：在制作生物信息学图表时，要增强数据的可读性，同时要让你的研究成果更加引人注目和易于理解。

生信复现文献复现 1.生存分析曲线 2.免疫评分，基质评分与临床分期相关性 3.热图，韦恩图 4.富集分析：GO通路分析 KEGG功能富集分析 5.GSEA分析 6.热图，火山图 7.基因与免疫细胞相关性分析 8.免疫浸润

R代码揭秘！科研更直观 𐟓š 探索富集分析的奥秘，通过R语言绘制气泡图、条形图和网络图，让你的科研成果更加直观！ 𐟔 富集分析是生物信息学中一项重要的技术，可以帮助我们理解基因或蛋白质的功能。 𐟓ˆ 通过R语言，我们可以将这些复杂的分析结果以可视化的形式展现出来。 𐟖𜯸 下面是富集分析的R代码示例，包括气泡图、条形图和网络图的绘制。 𐟓 代码是基于其他研究者的作品整理而成，如有任何疑问或建议，欢迎随时交流！ 𐟌Ÿ 站在巨人的肩膀上，我们能够看得更远，继续努力！ 𐟔젨›‹白组学分析 𐟔젨›‹白组学生物信息学 𐟔젥䚧𛄥�𐟔젒语言 𐟔젧瑧 ”

生物研究生的必备工具，你了解多少？ 𐟌𑠧”Ÿ物研究生的学习之旅充满了挑战，但有了合适的工具，探索生命奥秘变得不再艰难。今天，我要向大家介绍一款专为生物研究生设计的辅助工具，它不仅能帮助你解析文献，还能解释图片中的生物学现象。 𐟓š 文献解析：这款工具可以上传PDF格式的文献，甚至可以直接解析文献中的图片。如果你对某个部分有疑问，只需点击提问，系统就会给出详细的解释。 𐟔 网页搜索：无需下载任何软件，直接在网页上搜索即可使用。这样，你就可以随时随地学习，无需被科技调教，做文献的主人。 𐟒ᠥ›𞧉‡解释：对于那些难以理解的图片，这款工具提供了专业的解释。无论是酵母双杂交实验的结果，还是蛋白质互作网络图，都能得到清晰的解读。 𐟔젥›†分析：通过富集分析，你可以快速识别哪些生物通路在特定条件下最为活跃或重要。这对于研究疾病的发病机制、药物靶点开发以及诊断标志物的筛选都非常有帮助。 𐟌 网络分析：利用系统生物学方法构建基因调控网络或蛋白质互作网络，进一步解析生物系统的复杂调控机制。这样，你就能更深入地理解生物过程。 𐟒Š 个性化医疗：对于具有高度富集特征的通路，可以考虑基于个体差异制定个性化的治疗方案。这将为疾病的预防、诊断和治疗提供新的思路和技术手段。 𐟓ˆ 总结：这款工具为生物研究生提供了一个全面的学习平台，无论是文献解析、图片解释还是富集分析，都能帮助你更深入地理解生物学原理。赶快试试吧！

差异基因GSEA，一键可视化！大家好！今天我们来聊聊Bulk转录组数据分析中的一个重要环节——差异基因的GSEA（基因集富集分析）可视化。话不多说，直接上代码！ 𐟓Š 代码展示首先，我们需要加载一些必要的库和文件。这里为了节省篇幅，我只展示部分关键代码： ```python import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from gseapy import enrichr # 加载差异基因数据 diff_genes = pd.read_csv('diff_genes.csv') # 进行GSEA分析 enrichment_results = enrichr.enrichr(gene_list=diff_genes['gene_list'], description='Bulk transcriptome analysis', background='default', organism='Homo sapiens', key='your_api_key') # 可视化结果 sns.set(style="whitegrid") plt.figure(figsize=(10,6)) sns.barplot(x="Term", y="Score", data=enrichment_results) plt.title('GSEA Enrichment Analysis') plt.xlabel('Gene Set') plt.ylabel('Enrichment Score') plt.show() ``` 𐟓ˆ 图形展示这段代码会生成一个条形图，展示不同基因集的富集分数。你可以根据自己的需求调整颜色、大小等参数，让图形更加美观和易读。 𐟔 深入分析 GSEA分析可以帮助我们理解差异基因在特定生物过程或信号通路中的角色。通过可视化这些结果，我们可以更直观地看到哪些基因集被显著富集，从而进一步探索转录组数据的深层含义。 𐟌Ÿ 小贴士如果你对生信分析感兴趣，不妨关注我们的公主号，获取更多实用教程和代码复现。同时，也欢迎大家在评论区留言，分享你的经验和问题！

8k网络药理学教程免费分享，快来领取！大家好，今天我要和大家分享一份价值8k的网络药理学教程，真的是医学科研大佬们的结晶啊！经过一番努力，我终于学完了这些内容，现在整理出来分享给大家，绝对的白嫖福利哦！网络药理学教程概览 𐟓š 首先，这个教程包括了三个部分的详细内容：网络药理学做图软件、网络药理学相关文献以及一系列的网络药理学讲座。具体来说：网络药理学做图软件（3个）这些软件可以帮助你更好地进行网络药理学的可视化操作。网络药理学系列讲座这个部分包含了多个讲座，从基础到进阶，适合不同层次的研究人员。网络药理学相关文献这些文献都是最新的研究成果，可以帮你了解最新的研究动态。详细内容展示 𐟓– 接下来，我会详细介绍一下教程中的一些关键内容： KEGG富集分析.mp4 - 344.19MB GO功能富集分析.mp4 - 285.56MB 基因名字转换成基因id的脚本 - 182.36MB 药物调控网络.mp4 - 332.46MB cytoscape输入文件准备.mp4 - 179.45MB 蛋白互作PP网络构建.mp4 - 290.22MB 多个化合物处理.mp4 - 266.3MB TCMSP中药网络药理学资料 𐟌🊊此外，教程中还特别提到了TCMSP中药网络药理学资料，这部分内容非常适合中药研究者。具体包括： KEGG通路富集分析（走脚本） - 223.09MB GO功能富集分析（走脚本） - 237.3MB symbol转换为基因id（走脚本） - 136.98MB PPI网络核心基因（走脚本） - 181.73MB PPI网络构建 - 238.77MB 中药网络药理学可视化 - 304.1MB 总结 𐟓 这份教程真的是涵盖了网络药理学的方方面面，从基础到进阶，从软件到实践，内容非常丰富。希望这份教程能对大家有所帮助，赶紧下载学习吧！如果有任何问题，欢迎在评论区留言，我会尽力解答。祝大家科研顺利！

生信SCI分析、网络药理与分子对接全攻略 𐟌 生信SCI分析辅导下载肿瘤TCGA数据库的表达谱数据和临床数据，进行差异分析和富集分析。利用热图、聚类、PCA、相关性、Venn图、弦图、桑基图、森林图、boxplot图、复杂热图、火山图等进行数据可视化。进行SCI全套分析，包括肿瘤分析、单基因分析、铜死亡、铁死亡、焦亡、衰老、自噬等热门套路分析，构建预后模型和临床模型。 𐟔젥ˆ†子对接获取核心靶点和关键成分文件。进行分子对接前处理。运行分子对接结果。可视化处理分子对接结果。 𐟌€ 分子动力学模拟展示四个图（对接图＋三个场环境图）。 𐟒Š 网络药理学获取药物成分与靶点。收集疾病靶点。绘制韦恩图，筛选交集靶点。构建PPI网络图，筛选核心靶点。绘制药物-成分-靶点-疾病网络关系图，筛选关键成分。进行GO和KEGG富基分析。

𐟧쇏富集分析三步走𐟚€ 𐟔 GO，全称Gene Ontology，是描述基因产物属性的数据库。它涵盖了分子功能（MF）、细胞组分（CC）和生化过程（BP）三大方面。 𐟤” 为什么要做GO富集分析？当你手头有一个基因列表，可能是上调或下调的基因，你或许想知道它们为何变化，以及这些变化可能对细胞有何影响。GO富集分析就能帮你揭晓答案！ 𐟒ᠥ悤𝕨🛨ጇO富集分析？推荐使用MetaScape网页版工具（）。这个工具不仅易于上手，而且涵盖了广泛的数据库，非常实用！当然，如果你对R包有深入的了解，也可以尝试使用clusterProfiler进行更深入的分析。 𐟎‰ 通过GO富集分析，你可以更深入地了解基因的功能和它们在生物体内的相互作用，为生物学研究提供有力的支持！快来试试吧！

网络药理学学习资料大放送，轻松掌握！ 𐟎“ 曾经花费5000元购买的网络药理学资料，现在免费分享给大家！这些资料对我帮助巨大，现在用不到了，希望对你们也有帮助。 𐟓š 网络药理学其实并不复杂，三天就能入门。以下是部分资料内容：网络药理学做图软件（3个）网络药理学相关文献网络药理学系列一（共11讲）网络药理学系列二（共14讲）网络药理学系列三（共15讲） 𐟒Š 特别推荐：TCMSP中药网络药理学资料，包括14个视频，涵盖KEGG通路富集分析、GO功能富集分析、symbol转换为基因id、PPI网络核心基因、PPI网络构建以及中药网络药理学可视化等多个方面。 𐟓‚ 这些资料不仅适合初学者，也适合有一定基础的药理学家。快来下载，开启你的网络药理学之旅吧！

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