如何基于R包做GO分析？實現秒出圖

細胞成分（Cellular Component，CC）：這個層面描述了基因產物（如蛋白質）在細胞內的定位。例如，它們可能位于細胞核、細胞質、線粒體膜或其他細胞器上。這有助于了解基因產物在細胞內的作用和功能。

生物學過程（Biological Process，BP）：這個層面描述了基因參與的生物學過程。這些過程可能包括細胞生長、信號傳導、基因表達調控、代謝途徑等。通過了解基因參與的生物學過程，我們可以更好地理解生物體的生理功能和疾病發生機制。

分子功能（Molecular Function，MF）：這個層面描述了基因產物在分子層面的功能，通常涉及到與其他分子的相互作用或催化生化反應。例如，某個基因產物可能是一個酶，它能夠催化某個特定的生化反應；或者它可能是一個結構蛋白，參與細胞骨架的組裝和維持。

  本期將介紹使用R clusterProfiler包對基因進行GO功能富集分析、OrgDb包制作以及結果可視化。使用R clusterProfiler包對基因進行富集，需要導入目的基因（前景基因）相對應物種的參考基因組（背景基因），現階段“Bioconductor”已有十幾種常見動物，如人類、小鼠等物種的OrgDb。但仍然有許多物種不在Bioconductor的OrgDb列表里，但存在參考基因組，如山羊，綿羊等，因此大家可以選擇性使用。

    上篇文章我們已經用Perl腳本將蛋白名批量轉化為了基因名，下面首先用R語言將基因名找到基因ID，以作后續分析。

1.在上篇文章轉換的結果targetSymbol文件中提取基因名，如圖所示，建立“基因.txt”文件

2.導入文件，運行代碼，得到id.txt文件

library("org.Hs.eg.db")    ##載入物種包
##id轉換
rt=read.table("基因.txt",sep="\t",check.names=F,header=F)   ##讀取數據
genes=as.vector(rt[,1])
entrezIDs <- mget(genes, org.Hs.egSYMBOL2EG, ifnotfound=NA)
entrezIDs <- as.character(entrezIDs)
out=cbind(rt,1,entrezID=entrezIDs)
colnames(out)=c("symbol","logFC","entrezID")
write.table(out,file="id.txt",sep="\t",quote=F,row.names=F) 

3.GO分析，將上述分析得到的id.txt文件導入，運行以下代碼以做GO分析

 4.得到GO文件，繪制氣泡圖和柱狀圖

下篇筆記將會展示如何應用R語言作KEGG分析，敬請關注與期待。整理不易用你們發正刊（CNS）的金手指為本篇內容點贊支持，本文代碼與文件在以下鏈接。

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