GO富集分析对老师们来说想必都不陌生,几乎在任何项目中都会出现。今天就给大家介绍一款简单易学又好用的富集分析小软件---BiNGO。它是Cytoscape软件中很出色的一个插件。它提供的结果中除了文本格式的富集分析结果外,还会将结果以网络图的形式展现,非常美观。

第一, 安装BiNGO插件。

打开Cytoscape软件,点击选项栏“Apps”-“AppManager”,选择“BinGO”,点击“Install”,就可以下载了。可能会稍微有一点慢,请耐心等待一下。

下载完成后,在“Apps”的下拉菜单中就可以点击“BiNGO”来使用了。

第二, 准备相关文件。

首先,您手上必须要有很多需要做GO分析的基因,数量宜多不宜少,太少的话做富集分析的意义不大。其次,还需要准备2个文件:GO注释文件和GO分类文件。这两个文件可以到GO官网中下载。当然,也可以利用BiNGO插件自带的注释文件和分类文件,只是更新不会很及时。

第三, 导入数据。

打开BiNGO后会出现如下界面,按照顺序依次填入相关信息。

3.1 起一个简单易懂好辨识的名字。

3.2 选择“Paste Genes from Text”,将所要分析的基因复制到红框内,可以采用换行符或空格分隔。

3.3 设置p值,一般默认为0.05,可以根据需要来更改。

3.4 导入GO功能分类文件,选择“Custom”,然后导入之前下载好的ontology文件即可。

3.5 选择

namespace,一般常用的方法是按照”biological_process”、”cellular_component”、“molecular_function”分别来做。

3.6 导入GO注释文件,同上,选择“Custom”,导入下载好的注释文件。需要注意一点,注释文件必须命名为”gene_association.***”格式,***可以随意命名,如果命名不正确会导致分析不能正常进行。

3.7 选择BINGO结果放置的路径

除上述需要修改的参数外,其他参数选择默认值即可。

3.8 设置完成后,点击最下方的“Start BiNGO”就开始分析啦,如果出现如下提示,点击确定即可。

第四, 结果展示:

4.1 GO富集分析的结果为“.bgo”结尾的文件,可在设置的输出结果文件夹内用txt打开查看。

x:所分析的基因富集到该GO term中的数量;

n:基因组中富集到该GO term中的数量;

X:所分析基因的总数

N:基因组中基因的总数

4.2 GO富集分析的层级网络图。每一个圈代表了一个GOterm;颜色是根据富集度即”corrp-value”进行着色的,颜色越深表示富集度越显著;箭头的方向则表示层级关系。

以上便是利用Cytoscape的BINGO插件进行GO分析的全部流程,是不是很简单?赶紧动手实践一下吧。

转载于:https://www.cnblogs.com/wangshicheng/p/11264265.html

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