“组学”、“数据挖掘”是近几年来我们经常听到的词汇,科研工作中也经常用到二代测序,不管送哪家测序公司进行测序或数据分析,结题报告中都会看到一个标准的分析套路:功能富集分析。说起功能富集分析,想必大家并不陌生,但要表述一下它的定义,又很少有人能回答的出(组会的时候,是不是经常会被导师这样cue到呢~~)。大部分科研工作者,对功能富集分析的最初了解,是从测序公司给我们的分析结果开始的。要知道朦朦胧胧的概念,就会导致对数据结果分析的不透彻,乃至不知如何让测序数据变得有意义。

功能富集分析是什么?GO和KEGG为何物?怎么做功能富集分析才是最准确的?今天,我们就从这几个问题出发,仔细跟大家讲讲功能富集分析的由来、定义,并带领大家进行一个实例操作。

链接网址:

https://david.ncifcrf.gov/

数据库中给的例子用的是基因探针,我们可以使用自己的基因列表:

链接内容:

https://metascape.org/gp/index.html

Enrichr由于数据库架构在国外站点,国内有些网端可能打不开:

https://maayanlab.cloud/Enrichr/

一个典型go语言工作空间

bin/hello                          # command executableoutyet                         # command executable
pkg/linux_amd64/github.com/golang/example/stringutil.a           # package object
src/github.com/golang/example/.git/                      # Git repository metadatahello/hello.go               # command sourceoutyet/main.go                # command sourcemain_test.go           # test sourcestringutil/reverse.go             # package sourcereverse_test.go        # test sourcegolang.org/x/image/.git/                      # Git repository metadatabmp/reader.go              # package sourcewriter.go              # package source

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