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go富集分析权威发布_go富集分析是什么(2024年12月精准访谈)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

go富集分析

斑马鱼中药研究：酒精性肝病的新思路？最近看到一篇关于斑马鱼和中药的文章，真是让人摸不着头脑。文章的标题是《Elucidating hydroxysafflor yellow A's multi-target mechanisms against alcoholic liver disease through integrative pharmacology》，发表在Phytomedicine上，影响因子有6.7呢。不过，这篇文章真是让人有点无语。斑马鱼模型：酒精性肝病的新方向？ 𐟐Ÿ 首先，文章用斑马鱼来研究酒精性肝病。斑马鱼在肝脏发育上有一定的研究价值，但直接用来研究酒精性肝病，真是让人摸不着头脑。作者通过斑马鱼酒精造模，然后给不同剂量的中药处理组，最后用活体成像检测肝脏大小，HE染色检测病理变化。这部分还有点逻辑性，至少能看出药物对肝脏的影响。网络药理学分析：交集与富集 𐟌 接下来是网络药理学分析部分。作者把酒精性肝病相关的基因和药物（羟色胺黄A：HSYA）相关基因取交集，然后做了一下String的分析，把这些基因做了一下KEGG、GO富集分析。再用autodock做分子对接，找到了几个结合能低的蛋白，就认为HSYA能够靶向这些蛋白。这部分真是让人摸不着头脑，既没有验证，也没有解释为什么这些蛋白重要。 HSYA抑制肝脏脂质堆积：油红染色 𐟌𘊊然后是HSYA抑制肝脏脂质堆积的部分。作者对斑马鱼整个鱼染了油红，检测了与肝脏脂质合成相关的mRNA水平变化。结果自然是有改善的。这部分还有点逻辑性，至少能看出药物对肝脏脂质堆积的影响。细胞验证：小鼠源细胞HepG2 𐟧슊最后是细胞验证部分。作者在HepG2细胞上验证了酒精毒性、药物毒性以及药物改善酒精毒性（CCK8实验），然后给HepG2细胞染了个油红。qPCR检测氧化应激相关的mRNA和肝脏脂质合成相关mRNA。这部分和斑马鱼完全无关了，但至少能看出药物在细胞水平上的效果。总结总的来说，这篇文章逻辑性不是很强，尤其是网络药理学分析部分，真是让人摸不着头脑。不过，文章确实很能水图，一张小图就能解决的问题，非得整成一张大figure，所以导致这篇文章有11张图。

𐟎裀绘图工具】多种图形绘制功能一览 𐟎蠧𛘥›𞥷奅𗦔歷多种图形绘制，包括但不限于：生存曲线 𐟓ˆ 火山图 𐟌‹ 热图 𐟔劥𐏦琴图 𐟎𛊦㘧Š𖥛𞠰ŸŒ𑊩Ÿ榁饛𞠰Ÿ“‰ 柱状图 𐟓Š 气泡图 𐟒犧𛴥𚦥›𞠰Ÿ“ GSEA曲线图 𐟓ˆ 散点图 𐟓 箱线图 𐟓Š 时间轨迹图 ⏳ tsne umap降维图 𐟌 PCA图 𐟓Š 峰峦图 ⛰️ 圈图 𐟔„ 和弦图 𐟎𖊦𚪦𕁥›𞠰ŸŒŠ 甲基化测序分析 𐟧슧𓕥ˆ›新 𐟒እ•细胞测序 𐟔슥𗮥𜂥ˆ†析 𐟔 富集分析 𐟓Š 预后生存分析 ⏳ 聚类分析 𐟓‰ SCIGEO数据挖掘 𐟌 生信分析指导 𐟧 meta分析 𐟓Š 数据处理 𐟒𛊤𘪦€祌–展示 𐟌Ÿ R语言相关生信分析 ✍️ TCGA及GEO数据挖掘 𐟌 文章复现 𐟓 多数据集合并 𐟓‚ 差异分析 𐟔 Cor相关性分析 𐟓Š COX生存分析 ⏳ GO富集分析 𐟓Š GSEA富集分析 𐟓ˆ KEGG分析 𐟌 LASSO回归分析 𐟓Š SSGSEA分析 𐟓ˆ 免疫浸润分析 𐟧ꊦ— 监督聚类 𐟔 ceRNA网络分析 𐟌 靶基因预测 𐟎𘴥𚊦补ž‹构建 𐟏劥ˆ—线图绘制 𐟓Š 孟德尔随机化分析 𐟧슔CGA/GEO/ICGC数据库挖掘 𐟌

网络药理学GO+KEGG富集分析全攻略网络药理学中的GO（基因本体论）和KEGG（京都基因与基因组百科全书）富集分析是药物研究的重要部分。以下是使用Metascape和DAVID网站进行这些分析的详细步骤： Metascape网站使用指南打开Metascape网站（metascape.org）输入基因列表并提交选择物种，点击自定义分析点击富集分析（Enrichment Analysis）选择GO分析，仅选中GO BP、CC、MF；选择KEGG分析，仅选中KEGG pathway 点击最上方的Enrichment Analysis 点击分析报告页面下载数据 DAVID网站使用指南打开DAVID网站（david.ncifcrf.gov）点击开始分析在上传区域输入基因列表在第二步中选择类型，名称选择symbol，基因ID选择entrez_gene_id 填写物种名称选择基因列表类型，提交选择功能注释工具选择想要的项目，点击图表；GO分析在Gene Ontology中选择，KEGG分析在Pathways中选择点击下载文件（不会直接下载）将新页面内容复制到Excel（仅粘贴文本） KEGG分析在Metascape和DAVID中都有包含，因此具体步骤不再赘述。

8k网络药理学教程免费分享，快来领取！大家好，今天我要和大家分享一份价值8k的网络药理学教程，真的是医学科研大佬们的结晶啊！经过一番努力，我终于学完了这些内容，现在整理出来分享给大家，绝对的白嫖福利哦！网络药理学教程概览 𐟓š 首先，这个教程包括了三个部分的详细内容：网络药理学做图软件、网络药理学相关文献以及一系列的网络药理学讲座。具体来说：网络药理学做图软件（3个）这些软件可以帮助你更好地进行网络药理学的可视化操作。网络药理学系列讲座这个部分包含了多个讲座，从基础到进阶，适合不同层次的研究人员。网络药理学相关文献这些文献都是最新的研究成果，可以帮你了解最新的研究动态。详细内容展示 𐟓– 接下来，我会详细介绍一下教程中的一些关键内容： KEGG富集分析.mp4 - 344.19MB GO功能富集分析.mp4 - 285.56MB 基因名字转换成基因id的脚本 - 182.36MB 药物调控网络.mp4 - 332.46MB cytoscape输入文件准备.mp4 - 179.45MB 蛋白互作PP网络构建.mp4 - 290.22MB 多个化合物处理.mp4 - 266.3MB TCMSP中药网络药理学资料 𐟌🊊此外，教程中还特别提到了TCMSP中药网络药理学资料，这部分内容非常适合中药研究者。具体包括： KEGG通路富集分析（走脚本） - 223.09MB GO功能富集分析（走脚本） - 237.3MB symbol转换为基因id（走脚本） - 136.98MB PPI网络核心基因（走脚本） - 181.73MB PPI网络构建 - 238.77MB 中药网络药理学可视化 - 304.1MB 总结 𐟓 这份教程真的是涵盖了网络药理学的方方面面，从基础到进阶，从软件到实践，内容非常丰富。希望这份教程能对大家有所帮助，赶紧下载学习吧！如果有任何问题，欢迎在评论区留言，我会尽力解答。祝大家科研顺利！

网络药理学与分子对接：从靶点到韦恩图网络药理学和分子对接的专业分析，涵盖了复方、单药以及药物-成分-靶点网络、蛋白网络互作PPI等多个方面。以下是详细步骤： 𐟌 靶点筛选：从复方、单药以及单体中筛选靶点，利用多个数据库进行筛选。 𐟔 疾病靶点筛选：根据英文关键词，从多个数据库中筛选目标疾病的靶点。 𐟔„ 药物-疾病交集靶点确定：确定药物与疾病的交集靶点。 𐟖𜯸 韦恩图绘制：绘制药物-成分-靶点网络的韦恩图。 𐟓Š 网络图绘制：绘制药物-成分-靶点网络图并进行美化。 𐟒᠐PI蛋白互作网络绘制：绘制PPI蛋白互作网络并进行美化。 𐟓ˆ GO富集分析：对交集靶点进行GO富集分析。 𐟌€ KEGG Pathway分析：进行KEGG Pathway分析。 𐟔젥…𓩔分和关键靶点分析：确定关键成分和关键靶点，并提供degree值。 𐟔砥ˆ†子对接验证：利用Autodock4计算结合能，并使用pymol进行可视化。通过这些步骤，可以全面了解药物的作用机制和靶点网络，为药物研发和疾病治疗提供有力支持。

硫酸软骨素揭秘：椎间盘稳态 𐟔 通过基因敲除鼠和注射capsaicin构建去神经模型，发现硫酸软骨素合成减少，破坏了椎间盘的内环境稳态。 𐟓‰ 去神经导致退变程度加重，硫酸软骨素合成减少。注射capsaicin再次验证了这一现象。 𐟔젥œ襎𛧥ž经的小鼠模型中，硫酸软骨素合成的基因CHSY1、CHSY3和CHST3下调，其中CHSY1最为明显。 𐟔砦ž„建基因敲除鼠，发现CHSY1基因被成功敲除后，椎间盘细胞外基质代谢紊乱。 𐟓ˆ 野生型（未敲除CHSY1）去神经后，退变程度加重，硫酸软骨素减少。敲除CHSY1基因后，即使去神经也不会导致退变加重或硫酸软骨素减少。 𐟔젥œ觻†胞层面和免疫荧光验证中，CHSY1基因在感觉神经调控椎间盘细胞外基质稳态中的重要性得到证实。 𐟔젩€š过SDS-PAGE和GO富集分析，发现CGRP是主要的神经多肽，导致了CHSY1所致的硫酸软骨素合成减少。 𐟌𑠄RG（背根结神经元）分泌CGRP通过RAMP1/CREB通路促进髓核细胞CHSY1基因的表达。添加CGRP后，硫酸软骨素和CHSY1高表达。 𐟔젩듦 𘧻†胞和DRG共培养再次验证了CGRP的作用。NO-CGRP激活CREB磷酸化，阻断RAMP1后CGRP的上述作用减轻。 𐟐�€š过慢病毒载体注射消除DRG分泌CGRP，证实CGRP被消除。在野生型小鼠中消除DRG后，退变程度加重，硫酸软骨素合成减少；而在CHSY1敲除鼠中消除DRG不会影响退变和硫酸软骨素含量。 𐟓 以上研究证实了DRG分泌CGRP通过RAMP1/CREB通路作用于CHSY1基因调控CS（硫酸软骨素）合成，进而影响椎间盘的稳态。

网络药理学学习资料大放送，轻松掌握！ 𐟎“ 曾经花费5000元购买的网络药理学资料，现在免费分享给大家！这些资料对我帮助巨大，现在用不到了，希望对你们也有帮助。 𐟓š 网络药理学其实并不复杂，三天就能入门。以下是部分资料内容：网络药理学做图软件（3个）网络药理学相关文献网络药理学系列一（共11讲）网络药理学系列二（共14讲）网络药理学系列三（共15讲） 𐟒Š 特别推荐：TCMSP中药网络药理学资料，包括14个视频，涵盖KEGG通路富集分析、GO功能富集分析、symbol转换为基因id、PPI网络核心基因、PPI网络构建以及中药网络药理学可视化等多个方面。 𐟓‚ 这些资料不仅适合初学者，也适合有一定基础的药理学家。快来下载，开启你的网络药理学之旅吧！

天大读博日常：兼职遇白嫖，健身饮食记 1⃣️ 今天健身主要练臀部，用了器械来改善臀部两侧的凹陷。虽然忘记器械名称了，但练完后感觉臀部充血了，需要长期坚持才能看到明显效果。罗马尼亚深蹲也是不错的选择，想象后面有一把椅子，尽可能向后坐，但腰不好的人要慎重。史密斯深蹲也是练臀的好方法。 2⃣️ 早餐：三个鸡蛋𐟥š➕一个茄子包𐟥Ÿ➕燕麦𐟍š，十点半喝一勺蛋白粉𐟥›；午餐：150g米饭𐟍š➕一份肉𐟍–，水涮；练完加餐：三片面包片𐟍ž➕60g蛋白粉𐟥›；晚餐：点了一斤多的饺子𐟥Ÿ。 3⃣️ 今天学到了新的作图方法：GO富集分析图𐟓Š。 4⃣️ 博士期间做个兼职，遇到白嫖党，咨询完问题就退群了，真是让人伤心！不过还好，中间有好人给我补偿了！今天的伤心事又多了一件！𐟒”𐟒”𐟒”

网络药理学：从零开始到发表SCI的指南网络药理学其实并没有大家想象的那么高深莫测。今天，我就来分享一些我自己学习网络药理学时用到的各种资料，希望能帮到大家。网络药理学的基础概念 𐟌 网络药理学是基于药物与药物之间在结构、功效等方面的相似性，以及机体内靶标分子和生物效应分子的多种相互作用关系，通过构建药物-药物、药物-靶标等网络来预测药物的功效以及特定功效对应的药物。简单来说，就是通过分析药物之间的相互作用关系来理解药物的疗效。中药网络药理学的分析思路 𐟌🊊中药网络药理学主要基于中药复方，利用系统生物学与系统药理学的原理，研究中药的多成分、多靶点特点。分析思路通常分为三步：第一步：找到有效靶点。通过数据库、文本挖掘或软件预测等手段找到某方剂、药对或中药中的有效靶点。这一步的加分项是通过计算机模拟和体外实验（如SPR分析、Biocore）等验证药物小分子与靶分子之间的作用位点。第二步：筛选靶分子相关的生物学功能和分子通路。通过GO/KEGG富集分析来筛选靶分子相关的生物学功能和分子通路。第三步：构建互作网络。可以是药物-活性成分-相关生物学功能/通路之间的互作网络，也可以是活性成分-相关生物学功能/通路-表型/疾病之间的互作网络，甚至是靶分子之间的互作网络。这一过程中的每一步的预测，也可以根据预测网站或软件等分析工具加上对应的统计值表格。干湿结合的中药网络药理学研究 𐟒簟”劊这类研究侧重于实验研究，一般IF在3-5分之间。把网络药理学当作筛选靶基因、相关生物学功能、通路的预测手段，也是按三步走的策略，每一步再通过常规的分子生物学、细胞生物学的技术加以验证。网络药理学与生信结合的分析套路 𐟓Š𐟌 这类研究把生信分析套路和网络药理学套路有机结合，一般IF在1-6分左右。第一步是通过数据库、文本挖掘或软件预测等手段找到某方剂、药对或中药中的有效靶点。这一步的加分项是通过计算机模拟和体外实验（如SPR分析、Biocore）等验证药物小分子与靶分子之间的作用位点。网络药理学做图软件 𐟖寸常用的网络药理学做图软件有三个，分别是Cytoscape、Gephi和VisANT。这些软件可以帮助你更好地理解和可视化药物之间的相互作用关系。网络药理学相关文献 𐟓– 网络上有很多关于网络药理学的文献，可以通过数据库或学术期刊网站进行搜索和下载。这些文献可以为你提供更多的研究思路和方法参考。 TCMSP中药网络药理学资料 𐟌🊊TCMSP（中药系统药理学数据库）提供了大量的中药网络药理学资料，包括KEGG通路富集分析、GO功能富集分析等视频教程和脚本文件。这些资料可以帮助你更好地理解和应用中药网络药理学。总结 𐟓 网络药理学并不是高不可攀的学问，只要掌握了基本的概念和分析思路，再加上一些实用的工具和资料，你也能轻松上手。希望这篇指南能帮到你，祝你早日在SCI上发表自己的研究成果！

研0生信速成计划：RNAseq分析全攻略嘿，研究生小伙伴们！今天咱们来聊聊RNAseq分析的那些事儿，特别是富集分析部分。作为一个过来人，我深知刚开始做生物信息学的痛苦和迷茫，所以特地整理了一份速成指南，希望能帮到你们。数据预备处理 𐟧𙊊首先，咱们得把数据整理好。这个过程有点像筛沙子，得把那些表达量太低（也就是样本表达量为0）的基因给筛掉。你可以手动筛，也可以借助一些R包来搞定。接下来是数据归一化，目的是消除样本间的技术差异。常用的方法有RPK、RPKM和TPM。 RPK：消除基因长度差异，表示每千碱基的read counts。 RPKM：消除不同实验间的测序片段差异，表示每千碱基每百万的read counts。 TPM：消除其他基因长度的影响，比较转录本之间的相对丰度。相关度及差异分析 𐟓ˆ 这一步主要是为了找出那些在不同条件下有显著差异的基因。首先，咱们可以用cor函数来做相关性分析，然后用corrplot来画图。接下来，用DESeq2包来分析差异基因，先找出所有差异基因，再根据p.just和log2FC来筛选显著差异的基因。 p.just小于等于0.05的基因被认为是显著差异的；log2FC表示基因表达量的差异倍数，大于1或小于-1的基因分别被认为是上调或下调表达的。差异分析可视化 𐟎芊为了让结果更直观，咱们可以用火山图和PCA图（也叫碎石图）来进行可视化。火山图可以展示基因表达量的变化情况，而PCA图则可以对基因表达数据进行降维，帮助我们更好地理解数据。富集分析 𐟌 接下来是富集分析部分，主要包括KEGG富集分析和GO富集分析。 KEGG富集分析：寻找那些显著通路的富集情况，了解这些通路的功能。 GO富集分析：基因功能富集分析，包括MF（分子功能）、BP（生物过程）和CC（细胞组分）。这两种富集分析的结果都可以用点图和柱状图来进行可视化。点图的大小表示变化基因的数量，横轴比例表示某功能中发生变化的基因在总基因集中的占比，颜色表示p值，越红置信度越高。柱状图的原理类似。 GSEA富集分析 𐟏† 最后一步是GSEA富集分析，包括GSEA_KEGG和GSEA_GO。这个方法可以进一步验证那些显著通路的真实性。代码可以直接在网上查到，建议新手先从简单的开始，慢慢上手。小贴士 𐟒ኊ如果遇到代码报错，可以问问ChatGPT，但一定要具体描述问题。另外，GitHub上的代码有时候不稳定，建议先从简书或CSDN上找代码。希望这份指南能帮到你们，祝大家科研顺利！𐟚€

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