网络药理学：7、零基础复现一篇生信文章：对交集靶点做GO、KEGG标注和富集分析（微生信在线作图、logP和p值在线转化）、DAVID、metascape数据库使用教程

前言

数据库网址

本文复现论文步骤

对交集靶点做GO和KEGG的标注和富集分析，对应步骤【一】和【和】

一、DAVID数据库下载GO和KEGG所需数据集

见如下文章：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/657096321

该文章只提了如何下载KEGG数据集，下载GO数据集的话，则是如下：

下载下来分别是GO的三个数据集文件。

二、GO和KEGG富集分析

推荐视频（必看！）

在进行该文章复现之前，希望大家能对GO和KEGG富集分析有一个大概的了解，推荐把以下前置知识看完，总共也才用时十几分钟。

B站：https://www.bilibili.com/video/BV16GpmeSEkD/，主要把什么是富集分析，为什么需要富集分析，以及什么是GO和KEGG富集分析讲清楚了。

up主补充在评论区的知识点：P值大小可以简单的理解为可信度的高低，p值越小可信度越高。在本次的例子中，P值越小，我们就越有把握说某个基因是差异基因；p值越大，结果不具有可信度，就没把握说某个基因是差异基因。

因此在统计学上通常以p=0.05为标准，小于0.05结果可信度高，大于0.05的数据一般用不了

B站：https://www.bilibili.com/video/BV1zF41197XB/，这个讲了常见GO富集分析的结果图有哪些，怎么看结果图（譬如横纵坐标有什么意义），还讲了如何快速从Log P转为P值，以及如何利用微生信在线做图。

但是up主讲错了一点，就是metascape可以勾选多条条件，譬如把Go的CC、BP、MF都勾选上，然后去富集分析。

做出来的图长这样：

B站：https://www.bilibili.com/video/BV1HU4y1m7Vu/，详细讲解了GO数据集的各个数值代表的意义。

B站：https://www.bilibili.com/video/BV1Fg411n7hx/，讲了怎麽从metascape下载KEGG的数据集。

其他补充：Fold Enrichment≈富集因子≈Rich Factor。而FDR是另一种指标，一般KEGG气泡图的横坐标是前者。

B站：https://www.bilibili.com/video/BV1zG411A7kG/，教你KEGG富集分析后如何挑选核心通路，进而挑选核心靶点。

如下视频对于小白不是很推荐，不是说视频不好，而是初学者暂时用不到：

R代码

待更