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- 六、GEO差异基因功能注释之KEGG和GO - 简书
kk_gse <- gseKEGG(geneList = geneList, organism = 'hsa', verbose = FALSE) #简单展示某一个 gseaplot2(ekk, geneSetID = 1:3) ###绘制条形图展示 down_kegg<-kk_gse[kk_gse$pvalue<0 05 kk_gse$enrichmentScore < 0,];down_kegg$group=-1 up_kegg<-kk_gse[kk_gse$pvalue<0 05 kk_gse$enrichmentScore > 0,];up_kegg$group=1 g2 = kegg_plot(up_kegg
- KEGG更新后富集分析的问题，包括下载包以及enrichKEGG和可视化-CSDN博客
enrichKK <- enrichKEGG(gene = gene_up, keyType = 'kegg', organism = 'hsa', pvalueCutoff = 0 05, qvalueCutoff = 0 05) 甚至在安装clusterProfiler包的时候不断出现问题，无论是使用github访问
- RNA-seq入门实战（六）：GO、KEGG富集分析与enrichplot超全可视化攻略 - 知乎
有了上一步所得上下调差异基因的entrez ID，我们就可以利用clusterProfiler包的enrichKEGG ()和enrichGO ()函数进行富集分析了。 在这里仅示范对上调基因进行富集，实际应用中可以将上下调和合并的基因都分别进行富集查看结果。 需要注意以下事项： organism = "mmu", #物种人类 hsa 小鼠mmu pvalueCutoff = 0 05, qvalueCutoff = 0 2) OrgDb="org Mm eg db", keyType='ENTREZID')#ENTREZID to gene Symbol OrgDb = "org Mm eg db",
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