R (프로그래밍 언어)
Bioconductor
GOSim
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최초 작성자
shshin@insilicogen.com
- 최근 업데이트
Structured data
- Category
- Software
Table of Contents
개요 #
생물 정보 분석에서 Funtional analysis는 이미 널리 진행되고 있다. 다만 많이 사용되는 GO term의 복잡성과 일방적이지 않은 방향성으로 인해 그 분석에 혼란을 격는 경우가 많다. 이러한 이유로 GO term의 관계를 그래프로 나타내거나 또는 Enrichment test를 진행함으로 생물데이터가 갖는 의미를 조금더 명확하고 직관적으로 바라 볼 수 있다. 특히나 R의 유용한 Package를 사용하면 이러한 분석을 조금더 쉽게 진행 할 수 있으며 그러한 예로 GOSim package를 소개한다.
Computation of functional similarities #
원하는 GO term의 관련성을 수치화해서 보여주는 package이나 주요 기능 중에는 Enrichment analysis와 GO term의 그래프를 그려주는 기능이 존재한다.
getGOInfo() #
- 사용법 : getGOInfo(genes)
- gene은 Default 값으로 Entrez Gene IDs를 받으며 DB에서의 해당 유전자의 위치를 알려주나 직관적으로 해석할 수 있는 결과를 보여주지는 않는다.
getTermSim() #
- 사용법 : getTermSim(GOids)
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GO IDs를 input 값으로 받으며 해당 결과는 넣어준 Term들 간의 유사성을 Matrix로 보여준다
GO:0007166 GO:0007267 GO:0007584 GO:0007165 GO:0007166 0.9505312 0.5105747 0.2498911 0.7587689 GO:0007267 0.5105747 0.9828000 0.0000000 0.5740054 GO:0007584 0.2498911 0.0000000 0.9971692 0.2740140 GO:0007165 0.7587689 0.5740054 0.2740140 0.8919565 GO:0007186 0.7519293 0.4169139 0.2119568 0.5820734
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getGOGraph() #
- 사용법 : G = getGOGraph(c("GO:0007166","GO:0007267")) G2 = igraph.from.graphNEL(G) plot(G2, vertex.label=V(G2)$name)
- 결과 :
GOenrichment() #
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사용법 : GOenrichment(Gene IDs, ALL gene IDs) All gene IDs가 갖는 GO term에 대하여 알고싶은 Gene IDS(gene set)이 갖는 GO term의 Enrichment test를 진행한다. 그 결과는 Std output으로 제공되며 Enrichment test 결과의 Table및 해당 Term에 대한 Description 그리고 Scored 된 Term이 갖는 전체 유전자들의 리스트를 출력해 준다.
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결과 Table
Suggested Pages #
- 0.025 R
- 0.025 normalization
- 0.013 R (체스)
- 0.013 R (수학)
- 0.006 실수
- 0.006 CSV
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