一、GO分析与KEGG分析的区别
GO（Gene Ontology）和KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）都是机器学习中常用的生物信息学工具。GO和KEGG的区别在于GO主要用于“注释”基因功能，即将基因按照它们的生物学特性划分到不同的类别，描述基因的功能和过程。而KEGG则是用于“预测”不同基因在代谢途径、细胞过程和疾病中的相互作用。
因此，GO分析重点在于寻找基因功能上的异同，而KEGG分析则着重于发现基因与代谢途径、细胞过程和疾病之间的联系。
二、单基因GO分析与KEGG分析
单基因GO分析和KEGG分析是将各个基因单独进行分析，从而寻找不同基因所在的通路、功能、过程等方面的异同。在进行单基因GO分析时，首先将不同基因进行筛选，然后通过基因表达谱可以发现不同基因在不同时期和不同环境下的表达差异。然后将特异性表达的基因进行GO分析，从而分析差异基因在分子功能、细胞组件和生物过程中的分布。而单基因KEGG分析则主要集中于分析差异基因所在的途径或过程，来挖掘和生物学进程相关的生物学事件。
三、GO分析和KEGG通路分析
GO分析和KEGG通路分析相似之处在于它们都是用于分析基因功能和途径的工具。但是不同的是，GO分析分析的是基因功能中的不同方面，而KEGG通路分析则分析的是基因在参与某种途径时的相互作用和影响。通常使用KEGG通路分析可以发现基因间关系更多地是关于信号传导的部分，而使用GO分析可以更好地发现某些特定的基因功能。
四、GO分析和KEGG分析有什么用
GO分析和KEGG分析都可以用来研究基因功能和途径。基于GO的分析可以确定基因所在的生物过程、分子功能和细胞组成。而KEGG分析则可以确定基因所在的代谢通路、生物途径和级联反应。这两种分析工具可以为了解一组基因和它们在生物学进程中的作用提供重要线索。
同时，GO分析和KEGG分析也可以用来为生物医学研究提供新的思路。通过寻找不同基因所在的通路、功能、过程等方面的异同，可以发现不同疾病或症状之间的遗传差异，从而更好地理解疾病的发生机制。此外，GO和KEGG也被广泛用于生物技术和药物发现中。
五、进行GO分析与KEGG分析的网站
在进行GO分析和KEGG分析时，有许多在线网站可以使用，如DAVID、GSEA和WebGestalt等。这些网站可以进一步将GO分析和KEGG分析结果进行可视化和图形化，帮助研究者更好地理解分析结果。
六、GO分析和KEGG分析区别通俗
对于初学者，可以把GO分析形象理解为按照关键词将论文分类，而KEGG则是根据论文中流程图来“找同类”。
换而言之，GO分析主要着重于对基因功能进行注释和分类，而KEGG分析则关注基因在不同途径中之间的交互作用。
七、KEGG富集分析图
KEGG富集分析图可以帮助我们了解一个实验组和对照组的差异表达基因在生物过程和途径上的富集情况。如下示例代码展示如何用R的ClusterProfiler包生成KEGG富集分析图。具体的代码实现请见下：
library(clusterProfiler) data(geneList) gene <- geneList[1:500] x <- enrichKEGG(gene) dotplot(x)
八、KEGG Pathway分析
KEGG Pathway分析是一种用于寻找基因和代谢途径之间关系的方法。下方示例代码演示如何用R语言实现KEGG Pathway分析。
library(KEGGREST)
# 获取Kegg IDs
gene_ids <- c('6845', 'CLN3', 'SMN1', 'FUS', 'CLU', 'GABARAPL2', 'TP53')
kgml <- getKGML(gene_ids, "hsa", "genes")
kgml_files <- lapply(names(kgml), function(k)
paste0(kgml[[k]]$name, ".xml"))
pv_colors <- paste0("redblue(",sign(log10(kgml$hsa04514$nodes + 0.5)),"*",-1,")")
pdf("pathway.pdf")
grid.newpage()
pushViewport(viewport(layout = grid.layout(length(kgml_files), 1)))
for(ii in seq_along(kgml_files)){
grid.rect(gp = gpar(fill = ii%%2==0)))
pushViewport(viewport(layout.pos.row = ii, layout.pos.col = 1))
# 获取Kegg ID相关信息
kgml_name <- names(kgml)[ii]
kgml_title <- kgml[[kgml_name]]$title
kgml_pathway_id_url <- paste0("https://www.genome.jp/dbget-bin/www_bget?pathway+", kgml_name)
# 绘制图片
displayKGML(file = kgml_files[[ii]],
colors = setNames(pv_colors[ii], names(kgml[[kgml_name]]$nodes)),
border_width = 0.1,
xlim = c(-10, 430),
ylim = c(-190, 190),
title = paste0(kgml_name, " - ", kgml_title),
main = list(label = list(kgml_title, font = 2, cex = .7),
draw = FALSE),
legend = list(label = list(paste0(kgml_name, ": log10(FDR)",sep = ""),
font = 2, cex = .7)),
legend_pos = c(-9.7, -185))
# 打印Kegg ID信息
grid.text(sprintf("%s",
kgml_pathway_id_url, "#0571b0", kgml_name), x = unit(-0.1, "npc"), y = unit(-0.1, "npc"),
gp = gpar(fontsize = 14, col = "#0571b0", fontface='bold', family="sans"),
just=c(1, 0))
upViewport()
}
dev.off()
九、GO分析和KEGG分析GSEA分析
在进行GSEA分析时，GO分析和KEGG分析通常用来挖掘基因调控的生物学过程和代谢途径的关系。这些分析可以帮助研究人员更好地理解差异表达基因的功能和特征。下方代码演示如何用R语言实现GO分析和KEGG分析的GSEA分析。
library(clusterProfiler) data(geneList) gene <- geneList[1:500] x <- gseGO(gene, ont = "BP", nPerm = 1000) y <- gseKEGG(gene, nPerm = 1000)
