使用topGO增强你的GO数据库注释结果的可视化

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前些天我在 生物学功能注释三板斧 ，提到了简单的超几何分布检验，复杂一点可以是gsea和gsva，更复杂一点的可以是DoRothEA和PROGENy类似的打分。 其中 GO（Gene Ontology）和KEGG（Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes）数据库是两个常用的生物学功能注释数据库，科学家通常是使用来 超几何分布 检验这个统计学算法做富集分析，即通过比较实际观察到的基因集合（几十个或者几百个）中特定功能或通路的基因数量与随机期望的数量来判断其是否富集。 但是GO数据库 注释通常包括三个方面的信息：分子功能（Molecular Function）、细胞组分（Cellular Component）和生物过程（Biological Process）。而且它有一个特点是有向无环图（DAG），用一个简单的比喻来理解： 树状结构： 想象一棵大树，树干是GO的根节点，而树枝和叶子是各种不同的基因功能术语。 节点和边： 在这 ………………………………