有沒有大神會生物資訊的GO、KEGG以及COG圖的分析呀，它們表格怎麼看？

一、GO (Gene Ontology) 分析：




1.條形圖：

• Y軸：通常列出GO術語。如果有大量的術語，通常只會展示前幾個最顯著的。
• X軸：通常表示-log(p-value)或與每個術語相關聯的基因數量。-log(p-value)越大，顯著性越高。




2.氣泡圖：

• X軸：通常是-log(p-value)。
• Y軸：與每個GO術語關聯的基因數量。
• 氣泡大小：通常代表與該術語關聯的基因的數量或比例。
• 氣泡顏色：可能表示顯著性等級，例如深紅色代表更低的p-value。




3.表格：

• Term: 表示GO術語的名稱。
• GO ID: GO術語的獨特識別符號。
• p-value: 表示該術語在你的基因或蛋白質列表中富集程度的顯著性。經常會有校正後的p-value，如FDR或Bonferroni校正。
• Count: 在你的基因或蛋白質列表中與該GO術語關聯的基因數。
• %: 這是你列表中關聯到該GO術語的基因的百分比。




二、KEGG 通路分析




1.通路圖：

• 結點：代表基因或蛋白質。通常會高亮或著色來表示在你的基因列表中的基因。
• 連線：代表通路中基因或蛋白質之間的相互作用或關係。
• 顏色：高亮或不同的顏色表示在你的基因列表中的基因，幫助你識別在特定通路中哪些基因是重要的。




2.表格：

• Pathway: 通路的名稱。
• Pathway ID: 通路的獨特識別符號。
• p-value: 顯示通路與你的基因列表關聯的顯著性。
• Count: 在你的基因列表中與該通路關聯的基因數。
• %: 這是你列表中關聯到該通路的基因的百分比。




三、COG (Clusters of Orthologous Groups) 分析




1.條形圖：

• Y軸：COG類別的描述或程式碼。
• X軸：與每個類別關聯的基因數量。這反映了你的基因列表中屬於特定COG類別的基因的數量。




2.餅狀圖：在某些情況下，你可能會看到一個餅狀圖。

• 扇區：每個COG類別。
• 扇區大小：代表你的基因列表中屬於特定COG類別的基因的比例。




3.表格：

• COG Category: 描述功能類別的字母程式碼。
• Description: 這個程式碼的完整描述。
• Count: 在你的基因列表中與該COG類別關聯的基因數。
• %: 這是你列表中關聯到該COG類別的基因的百分比。




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