GO分析有三个过程，GO_CC细胞组分，GO_BP生物过程， GO_MP分析功能，首先转换成 ENTREZID ，然后利用 clusterProfiler 函数。
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很明显，这些差异的基因必然与功能改变密切相关，例如，比较患病个体与正常个体的组织表达谱，不难想到这些表达显著改变的基因参与了疾病或免疫相关的生物学过程、信号通路等，基因表达水平的失调与疾病肯定密不可分。
蛋白质或者基因可以通过ID对应或者序列注释的方法找到与之对应的GO号，而GO号可对于到Term，即功能类别或者细胞定位。 功能富集分析： 功能富集需要有一个参考数据集，通过该项分析可以找出在统计上显著富集的GO Term。
进行GO分析时，需要考虑的一个基础因素就是基因的GO注释信息从何处获取。
调查是科学探究常用的方法之一，是了解生物种类、生存环境和外部形态等常用的研究方法。调查法一般是在自然的过程中进行的，通过访问、座谈、问卷、测验和查阅书面材料等方式去搜集反映研究对象的材料。
GO分为分子功能（Molecular Function)(MF)、生物过程（Biological Process）(BP)、和细胞组成（Cellular Component）(CC)三个部分。
做数据分析必须学R语言的4个理由R是一种灵活的编程语言，专为促进探索性数据分析、经典统计学测试和高级图形学而设计。
第一步，做好柱形图：在excel表中输入数据，选住数据，插入，柱形图，选择柱形图类型，确定。第二步，柱形图上加百分比：鼠标点在柱形图上，右键，添加数据标签。这样输入的数据即加在柱形图上。
1、在ggplot2中可以直接结合stat_summary函数快速进行数据统计-链接 所以stat可以设置为summary，将柱状图的高度设置为各组的均值并联合stat_summary函数增加误差线。使用stat_compare_means()函数。
2、在R语言中，有很多包可绘制柱状图，比如graphics包barplot()函数和ggplot2包geom_bar()函数。 本文介绍ggplot2包的geom_bar()函数绘制柱状图。
3、安装ggplot2和安装其他的R包没有差别，在R的console里面运行install.packages(ggplot2) 一句就可以了，如果你使用RStudio，也可以在Package列表那里用鼠标去安装。
4、本课程将从最基本的绘图开始讲解，深入浅出的带大家理解和运用强大而灵活的ggplot2包。内容包括如何利用ggplot2绘制散点图、线图、柱状图、添加注解、修改坐标轴和图例等。
5、在ggplot2中，通常使用的条柱排列方式有三种，并排式（dodge）、堆栈式（stack）和填充式（fill）。
