1、首先打开KEGG搜索界面，如下图。Search against输入hsa，PrimaryID 类型选择“NCBI-GeneID”，在“Enter objects one per line followed by bgcolor， fgcolor”下方文本框中输入要查询的基因名“GPX1”。
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2、这个需要专业数据库，建议同佳学基因联系，商讨合作事宜。
3、基因注释主要基于蛋白序列比对。 将基因的序列与各数据库进行比对， 得到对应的功能 注释信息。
3 GO富集分析 加载了注释库之后，读取基因列表文件，并使用clusterProfiler的内部函数enrichGO()即可完成GO富集分析。读取基因列表文件，并使用clusterProfiler的内部函数enrichKEGG()即可完成KEGG富集分析。
前景基因：指的是我们所要进行富集的基因，一般是基因的ID 背景基因：指的是前景基因在某个基因集合进行富集，这个基因集合就是背景基因 描述信息：每个GO的Term的属性，或者是每个KO号或者map号的属性。
安装clusterProfiler：对于没有转换的gene ID，clusterProfiler也提供了 bitr 方法进行转换ID：可以看到，这里转换ID的对应文件来源于org.Hs.eg.db这个包。
把他设置成100，让我们的标签可以一行展示。是不是还是原来的配方，还是熟悉的味道 同样的柱形图，我们也能让他恢复原来的容貌。
scale_y_discrete则调节label过长的情况，让图片看起来 更美观。3)检查结果，可见geneID展示为gene symbol。（1）在enrichGO函数中，设置readable = TRUE；(2)用setReadable函数，对GO或者KEGG结果进行转化即可。
例如，讨论这些差异基因主要映射到哪些GO或KEGG分类条目中，以说明基因表达的改变会导致哪些调控途径原有功能失调，进而与表型联系起来。通常称这种分析为GO、KEGG富集分析。
一个GSE下如果存在多个GPL测序，筛选特定的GPL数据；GSE会有多个列表 gset[[idx]]2 Converting GDS to an ExpressionSet 3 Converting GDS to an MAList ExpressionSet不包含注释信息， getGEO 可以帮助我们获取。
