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863 人阅读发布时间:2025-08-28 16:57
在组学(如转录组、蛋白组、代谢组等)研究中,功能富集分析(Functional Enrichment Analysis)的核心作用是从海量分子(基因、蛋白、代谢物)中筛选出显著富集的生物学功能、通路或调控网络,从而解释组学数据背后的生物学意义。其本质是回答“这些差异分子是否在特定功能或通路中集中出现,而非随机分布”。
功能注释与解读
将差异分子(如差异基因、差异蛋白)映射到已知的生物学功能(GO)、通路(KEGG、Reactome),揭示其潜在生物学机制。
假设生成
从数据驱动角度发现新的研究方向(如:差异基因富集在“DNA修复”通路,提示可研究该通路在疾病中的作用)。
降维与聚焦
成百上千的差异分子归纳为少数关键功能模块,避免“信息过载”。
跨组学整合
联合多组学数据(如转录组+蛋白组、转录组+代谢组、蛋白组+代谢组等),寻找共富集的功能或通路,揭示协同调控关系。
生物标志物筛选
筛选与特定表型(如耐药性、肿瘤转移)强相关的功能模块,辅助标志物发现。
和元生信云平台的小工具【功能富集柱形图】,可筛选出关键功能模块,揭示其潜在生物学机制或致病机理。
选择“功能富集柱形图”,开始实操啦~

3.1数据准备
每一列为GO/KEGG term名称(需要展示的关键生物学功能或通路);第二列为每一个GO/KEGG term对应的层级信息Category,如BP/MF/CC/KEGG等;第三列为每一个GO/KEGG term的差异基因数(Test)、富集显著性(Pvalue)或富集分数(richFactor),依据实际情况选择其一即可。
之后上传,并进行分析。


3.2调整“绘图参数”
①数据参数
X轴对应列:输入对应X轴的列名称,可依据上传数据选择“目标列(如差异基因数量Test)”。
Y轴对应列:输入对应Y轴的列名称,可依据上传数据选择“目标列(如GO/KEGG term名称)”。
颜色对应列:输入定义条目类型的列名称,可依据上传数据选择“目标列(如Category)”。
展示数目:定义每种类型所展示的条目数量,按照行号从小到大的顺序筛选.
②通用参数
标题:自定义绘图标题,支持中英文。
输出格式:选择输出文件的格式,如pdf、svg、ep、jpeg、png、tiff、pptx等。
宽度、高度:定义绘图的长宽,根据实际适当调整参数。
主题:可选择ggplot主题包ggthemes中提供的主题,美化绘图。
图例位置:自定义图例在绘图中的位置。
图例方向:自定义图例中多个元素的排列方向。
颜色画板:可选择ggsci包中提供的配色画板,适应不同的杂志要求。
自定义颜色画板:(高级选项)支持自定义颜色画板,请首先在颜色画板选项中选择自定义,并从下拉菜单中选择需要的颜色,若没有需要的颜色,也可以自己输入多个以#开头的16进制颜色码。
标题大小:自定义标题字体大小。
图例标题大小:自定义图例标题字体大小。
图例文本大小:自定义图例文本字体大小。
坐标轴标题大小:自定义坐标轴标题字体大小。
坐标轴字体大小:自定义坐标轴文字字体大小。
X坐标轴文字角度:自定义X坐标轴文字角度。
X坐标轴水平调整:自定义X坐标轴文字水平位移,越大则越靠左。
X坐标轴垂直调整:自定义X坐标轴文字垂直位移,越大则越靠上。

提交数据:等待运行结果,分析结果将会在左侧呈现。
3.3下载所需数据
下载所需数据,用于最终的功能展示。
