有没有大神会生物信息的GO、KEGG以及COG图的分析呀，它们表格怎么看？

一、GO (Gene Ontology) 分析：




1.条形图：

• Y轴：通常列出GO术语。如果有大量的术语，通常只会展示前几个最显著的。
• X轴：通常表示-log(p-value)或与每个术语相关联的基因数量。-log(p-value)越大，显著性越高。



2.气泡图：

• X轴：通常是-log(p-value)。
• Y轴：与每个GO术语关联的基因数量。
• 气泡大小：通常代表与该术语关联的基因的数量或比例。
• 气泡颜色：可能表示显著性等级，例如深红色代表更低的p-value。



3.表格：

• Term: 表示GO术语的名称。
• GO ID: GO术语的独特标识符。
• p-value: 表示该术语在你的基因或蛋白质列表中富集程度的显著性。经常会有校正后的p-value，如FDR或Bonferroni校正。
• Count: 在你的基因或蛋白质列表中与该GO术语关联的基因数。
• %: 这是你列表中关联到该GO术语的基因的百分比。



二、KEGG 通路分析




1.通路图：

• 结点：代表基因或蛋白质。通常会高亮或着色来表示在你的基因列表中的基因。
• 连线：代表通路中基因或蛋白质之间的相互作用或关系。
• 颜色：高亮或不同的颜色表示在你的基因列表中的基因，帮助你识别在特定通路中哪些基因是重要的。



2.表格：

• Pathway: 通路的名称。
• Pathway ID: 通路的独特标识符。
• p-value: 显示通路与你的基因列表关联的显著性。
• Count: 在你的基因列表中与该通路关联的基因数。
• %: 这是你列表中关联到该通路的基因的百分比。



三、COG (Clusters of Orthologous Groups) 分析




1.条形图：

• Y轴：COG类别的描述或代码。
• X轴：与每个类别关联的基因数量。这反映了你的基因列表中属于特定COG类别的基因的数量。



2.饼状图：在某些情况下，你可能会看到一个饼状图。

• 扇区：每个COG类别。
• 扇区大小：代表你的基因列表中属于特定COG类别的基因的比例。



3.表格：

• COG Category: 描述功能类别的字母代码。
• Description: 这个代码的完整描述。
• Count: 在你的基因列表中与该COG类别关联的基因数。
• %: 这是你列表中关联到该COG类别的基因的百分比。



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