找出cluster的差异基因并进行GO和KEGG分析

1、对于以上19个物种，只需要安装对应的org包，clusterProfile就会自动从中获取GO注释信息，我们只需要差异基因的列表就可以了，使用起来非常方便。

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2、GO分析和KEGG分析的主要区别在于它们所依据的数据不同。GO分析是基于序列信息的，而KEGG分析是基于表达信息的。

3、此前的分析我们按转录特征把细胞分成了很多类别，例如seurat聚类分析得到的按cluster分类，singleR分析得到的按细胞类型分类，monocle分析得到的按拟时状态（state）分类。

4、GO、KEGG富集分析是我们做生信分析较为常用的部分，它可以将基因与功能相联系起来。GO指的是Gene Ontology，是基因功能国际标准分类体系。

如何从众多go生物学分析中选取出需要的生物过程

GO分析有三个过程，GO_CC细胞组分，GO_BP生物过程， GO_MP分析功能，首先转换成 ENTREZID ，然后利用 clusterProfiler 函数。

很明显，这些差异的基因必然与功能改变密切相关，例如，比较患病个体与正常个体的组织表达谱，不难想到这些表达显著改变的基因参与了疾病或免疫相关的生物学过程、信号通路等，基因表达水平的失调与疾病肯定密不可分。

进行GO分析时，需要考虑的一个基础因素就是基因的GO注释信息从何处获取。

GO分析 根据挑选出的差异基因，计算这些差异基因同GO 分类中某(几)个特定的分支的超几何分布关系，GO 分析会对每个有差异基因存在的GO 返回一个p-value，小的p 值表示差异基因在该GO 中出现了富集。

R语言GEO数据挖掘:步骤四:富集分析KEGG,GO

1、3 GO富集分析 加载了注释库之后，读取基因列表文件，并使用clusterProfiler的内部函数enrichGO()即可完成GO富集分析。读取基因列表文件，并使用clusterProfiler的内部函数enrichKEGG()即可完成KEGG富集分析。

2、前景基因：指的是我们所要进行富集的基因，一般是基因的ID 背景基因：指的是前景基因在某个基因集合进行富集，这个基因集合就是背景基因 描述信息：每个GO的Term的属性，或者是每个KO号或者map号的属性。

3、把他设置成100，让我们的标签可以一行展示。是不是还是原来的配方，还是熟悉的味道 同样的柱形图，我们也能让他恢复原来的容貌。

4、安装clusterProfiler：对于没有转换的gene ID，clusterProfiler也提供了 bitr 方法进行转换ID：可以看到，这里转换ID的对应文件来源于org.Hs.eg.db这个包。

5、scale_y_discrete则调节label过长的情况，让图片看起来 更美观。3)检查结果，可见geneID展示为gene symbol。（1）在enrichGO函数中，设置readable = TRUE；(2)用setReadable函数，对GO或者KEGG结果进行转化即可。