android go分析和评述,Pathway和GO功能分析及显著性判断

一、Pathway功能分析及显著性判断

MAS

系统整合了来源于KEGG、BioCarta和GenMAPP三个公共Pathway数据库的信息，可分析差异基因所在Pathway，以及某个Pathway中基因富集度的显著性水平。通过统计分析，选择合适的计算方法计算通路显著性p-value。在实际的分析中，我们也关注以某个p-value阈值筛选后得到的pathway的假发现率，以q-value衡量。

Pathway功能分析

二、 Pathway 中基因相关性分析

根据每两个基因共出现在同一pathway中的次数统计，绘制基因共相关点线图，进而得到不同 pathway

上基因的关联情况。

Pathway 间基因关联图

三、KEGG图片中展示基因的上下调关系

直观的展示出某些基因在通路图中的变化关系，便于了解某一同路中基因的可能的相互作用关系。

KEGG通路图

四、多组数据的pathway统计结果聚类分析

该分析便于揭示和比较不同处理对样品信号通路的影响。

对Pathway的聚类分析

五、GO功能及富集度分析

GO(Gene ontology)注释收集了来源于 Gene ontology(www.geneontology.org/pub/go/gene-associations)和NCBI(www.ncbi.nih.gov/gene/data/GO(Gene

ontology))数据库的信息，按照生物途径(Biology Process)，分子功能(Molecular

Function)和细胞定位(Cellular Location)对基因进行注释和分类。通过对差异表达基因进行GO

terms富集度统计学的分析，计算出差异基因GO

term的p-value和p-value的FDR值(q-value)，定位差异基因最可能相关的GO

term。对生物模型中变化的基因功能进行整体的把握。同时可以绘制与输入蛋白相关的GOterm

的丰度统计饼图、p-value聚类热图、GO-蛋白网络图以及GO中蛋白富集度p-value在GOterm树的关系图等。

GO mapping

Protein-GO网络

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