edgeR找出差异基因后进行GO和KEGG分析,得出的结果怎么理解别且在图中显示

qlf <- glmQLFTest(fit, coef=2)

go <- goana(qlf)

topGO(go,ont="BP",sort="Up", n=10)

keg <- kegga(qlf) 

topKEGG(keg)

                                                                                                                                        Term Ont   N  Up    Down             P.Up          P.Down

GO:0006839                                                                                       mitochondrial transport  BP 166 119    27   8.868681e-05    0.9601505

GO:0098586                                                                                     cellular response to virus  BP  31  27    3     3.853013e-04     0.9747580

GO:0090503                                          RNA phosphodiester bond hydrolysis, exonucleolytic  BP  13  13    0      7.301538e-04    1.0000000

GO:0010951                                                       negative regulation of endopeptidase activity  BP 166 115  30     1.009929e-03   0.8740812

GO:0003215                                                                   cardiac right ventricle morphogenesis  BP  17  16   1       1.077424e-03   0.9832600

GO:0039528 cytoplasmic pattern recognition receptor signaling pathway in response to virus  BP  12  12    0      1.273176e-03    1.0000000

GO:0044764                                                                             multi-organism cellular process  BP  28  24    3      1.365170e-03    0.9566019

GO:0010466                                                                negative regulation of peptidase activity  BP 170 116  31    2.257038e-03    0.8650625

GO:0042982                                                         amyloid precursor protein metabolic process  BP  33  27    2     2.769479e-03    0.9964603

GO:0007006                                                                    mitochondrial membrane organization  BP  81  59   10    2.847759e-03   0.9875908

         

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1 个回答

祝让飞 - 生物信息工程师

这个得看你用的什么包分析的结果,从你给的表格上来看    

 Term Ont   N  Up    Down             P.Up          P.Down

分别为:GO ID,GO 描述,这个GO Term中的注释的基因个数,其中上调的基因个数,其中下调的基因个数,上调的基因的富集显著性p值,下调的基因富集显著性p值

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