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使用 gseapy 库自带的示例基因列表go kegg通路富集分析

时间: 2025-02-13 12:25:35 浏览: 101

`gseapy`是一个Python库，用于生物信息学数据分析，特别是与基因表达数据相关的功能基因组学研究。它简化了KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) 和GO (Gene Ontology) 等数据库的访问和分析流程。如果你想要使用`gseapy`进行基因列表的GO (Gene Ontology) 和KEGG通路富集分析，首先需要安装这个库并导入所需的模块。下面是一般的步骤： 1. 安装 `gseapy`: ```bash pip install gseapy ``` 2. 导入必要的库和模块： ```python from gseapy import enrichment_analysis import pandas as pd ``` 3. 准备你的基因列表，通常这是一个包含基因ID的列表或者DataFrame列： ```python gene_list = ['gene1', 'gene2', 'gene3', ...] # 你可以从你的实验数据或数据库获取 ``` 4. 进行GO富集分析，例如针对KEGG通路： ```python # 创建GSEA对象，并指定数据库（这里以KEGG为例） enrichr = enrichment_analysis(gene_list, db="kegg", ont="pathway") # 执行分析 results = enrichr.run() # 结果将以DataFrame的形式返回，包含统计信息、p-value等 print(results) ``` 5. 对结果进行解释和可视化。`gseapy`可以生成HTML报告，展示显著通路及其相关统计信息： ```python enrichr.plot() ```

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