转录组测序6-基因GO、KEGG、GSEA富集

    转录组测序是最常用的组学实验，对全谱基因定量，找到差异表达基因。RNAseq涉及到原始数据，数据质控，基因组比对，差异基因鉴定，差异基因功能富集分析，重要基因如转录因子激酶的靶基因预测等，我们用10讲的时间，全面讲解转录组测序报告，及在上百个项目中遇到的近百个常见问题。

    前几期视频，我们讨论了在cleandata数据与参考基因组比对后，基因表达的定量信息，并识别了组间差异表达的基因。

    寻找差异表达的基因并识别它们的功能，是我们进行RNA测序的最主要目的。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，不难想到这些显著失调的基因参与了生物学过程、信号通路等，导致了疾病的发生。

    本期视频就让我们讲解如何通过生信分析的方法，包括差异表达基因的GO、KEGG功能富集分析以及基因集富集分析（GSEA），初步探索差异表达的基因发挥了怎样的功能，参与了哪些调控通路。

本节内容要点包括：

（1）GO、KEGG数据库简介，怎样进行GO、KEGG富集分析；

（2）通过超几何分布计算功能通路富集的原理；

（3）常见的GO、KEGG功能富集分析工具有哪些；

（4）如何评估通路激活与抑制；

（5）怎样挑选感兴趣的通路；

（6）如何确定与功能相关的基因；

（7）关于p值和p调整值（FDR）考虑哪个；

（8）关注的功能没有富集到，是什么原因呢；

（9）明显不相符的通路为什么会被富集到（例如，植物中富集了癌症信号通路）；

（10）数据库中缺乏注释的物种如何进行功能富集；

（11）基因集富集分析（GSEA）与常规的GO、KEGG富集分析的区别在哪里，怎样进行GSEA；

（12）常见统计图表解读，包括柱形图、气泡图、弦图、网络图等。

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视频教程：

纪伟讲测序6-基因GO.KEGG.GSEA富集

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