miRNA功能富集分析

相信大家都做过基因的功能富集分析,小编前面也花了不少篇幅给大家介绍GO和KEGG富集分析

GO和KEGG富集分析视频讲解

☞GO简介及GO富集结果解读

☞四种GO富集柱形图、气泡图解读

☞GO富集分析四种风格展示结果—柱形图,气泡图

☞KEGG富集分析—柱形图,气泡图,通路图

也给大家介绍了零代码GO和KEGG富集分析以及可视化

1.基因富集工具DAVID介绍(一)-基因ID转换
2.基因富集工具DAVID介绍(二)-KEGG富集分析
3.基因富集工具DAVID介绍(三)-零代码展示KEGG富集结果
4.基因富集工具DAVID介绍(四)-GO富集分析及柱形图展示

5.零代码GO富集分析—柱形图同时展示BP,MF,CC,KEGG

6.零代码GO富集分析—一张图展示BP,MF,CC

不知道大家有没有做过miRNA的功能富集分析。一般传统的做法是先预测miRNA的靶基因,然后把这些靶基因再拿去做GO和KEGG富集分析,把富集到的结果作为miRNA的功能注释。这个方法同时也适用于lncRNA和circRNA的功能注释。先找到lncRNA或者circRNA共表达的mRNA,然后去做功能富集分析,从而对lncRNA和circrRNA间接的做一个功能注释。

前面小编也开了一个专栏,专门给大家介绍过miRNA靶基因预测

☞miRNA靶基因预测

☞miRNA数据库简介及miRNA靶基因批量预测

今天小编给大家介绍一个工具,可以直接对miRNA进行功能注释。这个工具叫做miEAAhttps://ccb-compute2.cs.uni-saarland.de/mieaa2/)。其实前面小编也给大家介绍过这个工具的其中一个功能,MiRBase converter,用来对miRNA的名字进行转换

不同版本miRNA名字相互转换

1.首先打开miEAA这个工具,选择Run MiEAA

2.可以看到这个分析一共有五步,我们一步一步来看

step1. 选择miRNA成熟体还是前体,一般我们应该用miRNA来做分析。点击Next

step2. 选择分析的类型,这里支持两种。一种是富集分析,一种是类似于GSEA的分析。前面也大家介绍过☞基因集富集分析(Gene Set Enrichment Analysis, GSEA)。这里我们选择ORA分析,点击Next。

step3. 选择物种,并把要做分析的miRNA列表贴进去。这里我们选人,然后将前面☞R代码TCGA差异表达分析得到的107个差异表达的miRNA贴进去,点击Next。

step 4. 上传参考数据集,这个是可选的,可以空着。这个跟基因做富集分析的background gene set是一个概念。如果不设置,默认会用所有的编码蛋白的基因作为background。同理,如果这里不做设定,会用人的所有miRNA作为背景。我们这里空着,直接点Next。

step 5. 选择要富集的类型,可以是KEGG,也可以是GO,或者是疾病等等。这里我们以KEGG为例。剩下的大家可以自己尝试。使用FDR对P值进行校正。只显示FDR<0.05的结果,并且每一个条目中至少包含2个条目。

点击提交之后会显示

稍等片刻就会得到结果,我们来看看都可以得到什么样的结果

1.富集分析表,可以直接下载为csv或者Excel

2.富集KEGG通路词云图,越显著的KEGG通路字体越大

3.富集热图,每一行是一条KEGG通路,每一列是一个miRNA,颜色深浅表示富集P值的显著性。

当然,如果大家觉得这个图不够美观,也可以自己用ggplot基于结果1中的富集分析表,自己来画图。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 204,793评论 6 478
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 87,567评论 2 381
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 151,342评论 0 338
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 54,825评论 1 277
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 63,814评论 5 368
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 48,680评论 1 281
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 38,033评论 3 399
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 36,687评论 0 258
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 42,175评论 1 300
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 35,668评论 2 321
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 37,775评论 1 332
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 33,419评论 4 321
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,020评论 3 307
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 29,978评论 0 19
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 31,206评论 1 260
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 45,092评论 2 351
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 42,510评论 2 343

推荐阅读更多精彩内容