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blast2go进行富集分析

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GO和pathway富集分析都涉及后台；在做分析时,分析工具会提供一些数据，供用户选择或使用定制的genelist 。使用的软件有SeqPrep ， 镰刀，Trinity，bowtie，RSEM，edgeR，BLAST，blast2go，blastx/blastp2.2.24  ， Samtools，VarScanv.2.2.7，msatcommander，goatools，KOBAS 。

1、有谁可以详细讲述一下二代测序下机后数据 分析流程和所用到的软件及程...不同的测序项目在数据上有些差异分析流程和使用的软件 。以转录组测序为例 。项目分析过程为:数据输出统计数据去噪转录组拼接SSR 分析和SNP- 。使用的软件有SeqPrep，镰刀 ， Trinity，bowtie，RSEM，edgeR，BLAST ， blast2go，blastx/blastp2.2.24 ，Samtools ， VarScanv.2.2.7，msatcommander，goatools ， KOBAS 。

2、如何理解基因 富集 分析以及 富集的意思?Gene富集-2/以下工具用于研究基因表达:RNASeq、微阵列、qRTPCR等 。(欢迎补充) 。RNASEQ，微阵列一般用于探索阶段，qRTPCR用于验证 。由于他们的实验方法不同，他们寻找不同的表达方式 。微阵列以寡核苷酸为探针进行杂交，基因表达与亮度正相关，亮度是一个连续变量 ， 所以大多数人认为结果是正态分布 。

方差分析和简单线性模型是广义线性模型的特例 。方差分析研究的是名义解释变量和连续解释变量之间的关系，简单线性模型研究的是连续解释变量和连续解释变量之间的关系 。广义线性模型没有特殊要求 。在3，4的背景下，微阵列的检验一般采用T检验(两个条件)，ANOVA 分析(多个条件)，limma(线性模型)是最常用的检验 。

3、GO注释和 富集 分析GO注释是对特定基因功能的描述 。每个GO注释由一个基因和一个相应的GOterm组成 。这些描述共同构成了当前生物认知的“快照” 。对基因功能碎片化的认知可能是基于不同的层面，这也是为什么每一个GO注释总是引用其基本证据的原因 。证据以GO“证据代码”的形式呈现，可能是公开的文档，也可能是创建这个笔记的方法 。所有的围棋注释最终都会得到科学文献的支持 。

4、如何对给定的基因标记物进行 富集 分析function富集分析是挖掘基因或蛋白质数据背后的生物学意义的主要方法，很多生物信息学软件都实现了这一功能 ， 如大卫、KOBAS、OmicsBean等 。不同的软件有不同的特点和优势 。以下是针对大鼠某些基因的三个不同的软件富集-2/，通过比较富集results分析，对三个软件进行比较 。

5、 富集 分析第二弹富集分析，它来源于单词Enrichment例如，givenesetofgenetharatereupregulateductionentries，一个richmentAnalyst是willfinddwhichonytologytermsareoverrepresented(unknown)使用hatgeneset的注释 。一般来说，富集 分析是基于先验知识图谱对输入内容进行聚类，得到聚类后 。

6、重新认识TBtools,减少你的生信 分析烦恼(20190422或许 ， 没有人知道TBtools是什么？我能怎么做呢？但是看完这条推文，你可能知道一部分 。TBtools对外开放两年多了，时不时会有熟悉和不熟悉的人跟我聊起TBtools 。TBtools在每个人的认知中可能是不一样的 。有些人认为TBtools只是拖延了他们所谓的生物信息学研究 。有人说TBtools保证了他们的毕业 。也有人说TBtools帮他发了一篇文章或者 ， TBtools 。

【blast2go进行富集分析】功能很简单，主要做序列提取，也做BlastWrapper(当时不健壮) 。目的很纯粹 。研究组的人不会找我提取序列 ， 也可以直接炸到转录组找序列 。当时接触TBtools的朋友大概都是这么想的 。当然我后来对这方面做了各种增强，也保证了它目前的健壮性 。

7、GEO数据挖掘小尝试:(三Install clusterProfiler:对于未转换的geneID，cluster profiler还提供了bitr方法来转换ID:可以看到，这里转换后的ID对应的文件来自于包org.Hs.eg.db .启动前富集-2/，看看GO和Kegg 富集 分析:导入数据，这是一个这里需要用到的只是entrezID列和最后一列(logFC):由于Cluster Profiler富集分析推荐的输入文件是EntrezID，所以这里提取EntrezID 。接下来可以进行富集-2/:KEGG Path富集函数用法类似GO 富集 分析方法:Kegg/我们继续使用上面的数据 。:这里我们使用clusterProfiler中的GSEA函数进行GSEA 富集 分析 ， 并与使用超几何分布富集(enricher函数)的结果做一个简单的比较 。enricher函数的用法和GSEA函数基本相同，这里只给出GSEA的用法和参数 。
8、GO和Pathway 富集 分析的背景基因集 function (GO)或path (-1/分析)，后台会涉及到；在做分析时,分析工具会提供一些数据，供用户选择或使用定制的genelist 。例如 ， 在RNAseq或微阵列中；；有时候工具提供的背景是物种的所有基因，现在自己构建背景也没有同样的标准，#背景构建方法:#两个概念 例子背景频率:背景基因集包含注释到一个GOterm的基因数量 。

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