转录组不求人系列(十二): Cell文章最喜欢用的差异基因GO、KEGG富集分析工具

对于转录组分析，差异基因筛选完成后，就算是成功一大半了。接下来就可进行下游分析了。首先最常见的就是对上下调基因的富集分析了，富集分析我们之前出过一期R语言版本的：

clusterProfiler：基因功能富集分析的惊喜之作

这里就不再赘述了，我们介绍一款NCS文章比较喜欢的、出现率较高的功能富集工具---Metascape (https://metascape.org/gp/index.html)。

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Metascape是一款免费的在线工具，使用简便易操作。更重要的是其包含多个数据库，结果可靠，可视化结果也不错，可以直接用于发表文章，很多文章中直接用的metascape导出的图。

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一、基本分析

接下来，具体看看如何操作。step1：直接粘贴基因名称。step2：选择物种。step3：点击Express Analysis（包含所有结果）。就可以坐等结果了。

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分析结束后点击analysis report就可以查看结果了。包含富集结果柱状图，这个结果已经是去除冗余信息的：

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Pathway and Process Enrichment Analysis：

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还有基因互作、转录因子、疾病数据库富集等等。最终结果点击页面最上方下载所有的结果，由excel 表，也有图形等等。

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二、选择性分析

如果在分析之初，不想选择所有的数据库，只需某种分析例如GO、KEGG，则在首页上传完基因后，选择custom analysis。然后可以自己选择相应的数据库，设置阈值等德国，再点击enrichment analysis，等待结果。

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三、多组分析

前面说的都是一组的富集分析，如果由多组，metascape也可以实现，上传基因是做好分组，选择mutiple gene list，然后上传文件。然后后续的分析和之前一样。

Heatmap显示富集结果：

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Protein-protein Interaction Enrichment Analysis：

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总之，metascape的使用还是很方便的，我们从它主页也能看出，有很多文章做功能富集分析都选择使用这个工具，所以放心使用吧！

虽然metascape的可视化结果已经很好了，但是下一节，我们还是说说如何进行个性化的富集结果展示，让自己的结果展示更加高大上！

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