ID转换用到的是 bitr() 函数，bitr()的使用方法：
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org.Hs.eg.db包含有多种gene_name的类型
keytypes() ：keytypes(x)，查看注释包中可以使用的类型
columns() ：类似于keytypes()，针对org.Hs.eg.db两个函数返回值一致
select() ：select(x, keys, columns, keytype, ...) eg.
函数enrichGO()进行GO富集分析，enrichGO()的使用方法：
举例：
Ontology 首先是出现于哲学领域的一个词汇，后来广泛用于计算机领域，发挥了很重要的作用，再后来这个概念被引入生物领域。
gene Ontology 是生物中Ontology中一个重要应用。go项目最初是由研究三种模式生物（果蝇、小鼠和酵母）基因组的研究者共同发起。是生物信息分析中很重要的一个方法
go是在生物领域应用非常广，可以帮助生物学家对基因产物进行准确的定义（功能、位置），节省时间。
因为在最开始的时候，生物学家们更多是专注于自己研究的物种/课题，而且每个生物学家对功能等的定义是存在差异的，导致不同实验室/物种不能实现直接的对接（比如A物种内的x基因的功能使用的是a这个词汇进行注释，而B物种内的x基因的功能却使用的是与a同义的词汇b进行注释，这种情况计算机无法识别），就像讲两种语言的人，无法直接进行语言交流。这种情况导致的问题是，出现了一种阻碍，让问题复杂化了。所以就有了Ontology在生物领域中的应用，实现“书同文”。
go定义了基因/基因产物的功能（通过术语）且定义了它们各自之间功能是怎样联系的（关系）。它组成了一个具有大量term的词汇库，并定义各种term之间的关系（is_a part_of R）。
GO通过三个方面的术语对基因/基因产物的功能进行描述：分子功能(molecular function) -由基因/基因产物行使的分子水平上的功能； 细胞组件(cellular component)-基因/基因产物产生功能时其在细胞结构上的位置；生物学过程(biological process)-在哪个生物学通路/生物过程发挥作用。
目前，GO 注释主要有两种方法：
（1）序列相似性比对（BLAST）：例如blast2go（将blast结果转化为GO注释）
（2）结构域相似性比对（InterProScan）
blast2go的本地化教程：
在blast2go软件正确安装的情况下，使用blast2go进行go注释，出现无法得到注释结果的问题：
另外还有可能出错的原因是，blast2go无法识别blast高的版本号，当使用高版本的blast的时候，直接将版本号给修改为低版本的就行了，例如（BLASTX 2.2.25+）
GO 的图形是一个有向无环图
转录组是一类让人既爱又恨的项目，实验门槛低，却是文章泛滥的重灾区，总有人问我，现在转录组还能发文章吗？下面我就借一篇2020年5月4日发表在BMC Genomics上题为：Transcriptome analysis reveals rapid defence responses in wheat induced by phytotoxic aphid Schizaphis graminum feeding 的文章，详细地论述下2020年转录组文章到底有多难发？怎么发？下面我们先看下这篇文章具体内容： 实验简介： 文章研究的是小麦幼苗在麦二叉蚜采食后的快速防卫反应，分别于采食2、6、12、24、48 h后取幼苗叶片（3次生物学重复），进行转录组测序、叶绿素测定以及H2O2 积累测定以及NADPH抑制剂处理进一步探究小麦在咬食后氧迸发防御机制。 实验结果：
1. 麦二叉蚜采食后小麦转录组分析 这部分结果展示比较套路，主要是通过PCA分析看了下样品相关性及处理效应，介绍了一下差异基因总体情况。如下图：
2. 差异基因GO分析 作者按上调/下调基因集分别进行GO注释，并按时间点分别论述上调/下调基因集富集情况，如下图：
3. 麦二叉蚜采食后小麦叶片叶绿素含量变化 从差异基因GO分析可以看出，蚜虫采食可以负向调控小麦的光合作用过程、光捕获和光系统相关基因，所以作者又测定了采食后小麦叶片叶绿素含量变化，如下图：
4. 麦二叉蚜采食后小麦叶片中水杨酸、茉莉酸相关防御途径的基因表达 参与SA生物合成的苯丙氨酸解氨酶(PAL)基因在不同时间点均显著上调，但表达水平随采食时间的增加而逐渐降低；茉莉酸代谢途径中三种脂氧合酶(LOX)基因均显著上调；受MAPKs调控的WRKY转录因子也显示上调，如下图：
5. 二叉蚜采食后小麦叶片中过氧化氢(H2O2)积累和抗氧化酶活性的变化 蚜虫采食明显上调活性氧清除基因的表达，进一步通过3,3 ' -二氨基联苯胺(DAB)对小麦小麦叶片进行细胞学染色，采食2h后就出现H2O2积累，并且随采食时间的延长，斑点数量和大小逐渐增加，如下图：
6. NADPH氧化酶抑制对小麦叶片H2O2积累和防御反应的影响 NADPH氧化酶抑制剂二苯碘铵(DPI)不仅能明显抑制由采食引起的氧迸发，并且对小麦叶片防御应答基因表达水平也有明显的下调作用。
以上就是该篇文章全部结果，回头来看，这个实验设计并不复杂，内容也不是过多，为啥人家能发表而你却被拒稿呢？要知道，就这个2区3.5分影响因子的BMC Genomics ，也是很多人渴望而不可得的存在。
2020年，转录组类文章到底有多难发？从这篇文章我们可以看到，文章并没有你想像中的难发，我试着从中提炼以下几点，希望对您有所借鉴。
1. 实验设计相对合理，层级递进，取样点与植物防卫三级级联反应基本对应，后续分析论述层次较为分明。
2. 转录组仅是的实验中的一部分，套路式的罗列结果的时代已没过去了，将转录组与其他指标融合在一起，就像本文中，除了转录组，作者还进一步进行了生理指标测定，如叶绿素含量、氧迸发等，基因关联性状，使结果更有说服力。
3. 转录组数据介绍切忌空泛，要结合其他生理生化指标，提炼出某些相关基因加以展示，如本文中叶绿素含量与表达下调的光捕获、光和作用相关的基因；H2O2积累和抗氧化酶活性的变化等。
4. 论文精华都在讨论部分，多引用他人数据佐证自己的结果，能做到旁征博引，论文一般都错不了！精读文献原文，请点击文末“阅读原文” 直达。
2020年，转录组类文章有多难发？其实难的是你不肯转变观念，时代不同了，老套路也就过时了；很多老师目前面对的难题不是手里没数据，也不是不会写论文，而是数据看不明白，分析便无从下手，这个梗不破，怎么发文章？！我给大家推荐一部 《转录组分析结果解读》 视频教程 ，轻松解决您看不懂转录组结果数据的难题。
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1. 文章越来越难发？是你没发现新思路，基因家族分析发2-4分文章简单快速，学习链接： 基因家族分析实操课程 、 基因家族文献思路解读
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4. 转录组数据怎么挖掘？学习链接： 转录组标准分析后的数据挖掘 、 转录组文献解读
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6. 生物信息入门到精通必修基础课，学习链接： linux系统使用 、 perl入门到精通 、 perl语言高级 、 R语言画图
7. 医学相关数据挖掘课程，不用做实验也能发文章，学习链接： TCGA-差异基因分析 、 GEO芯片数据挖掘 、 GSEA富集分析课程 、 TCGA临床数据生存分析 、 TCGA-转录因子分析 、 TCGA-ceRNA调控网络分析
8.其他课程链接： 二代测序转录组数据自主分析 、 NCBI数据上传 、 二代测序数据解读 。
看注释前的字母。
R语言初学指南可在脚本中加入注释。在脚本中，任何以“#”（sharp/numbersymbol）开头的命令行都会被R忽略。
同样，若“#”出现在某行的中间，则该行中“#”后面的语句都会被忽略。可利用这一特性对脚本添加注释，以便用户或他人日后查阅。
例如，作者每次查看前一天编写的脚本时，都要重新梳理并回忆每条脚本语句的作用。
对基因的描述一般从三个层面进行：
这三个层面具体是指：
得到GO注释
做GO分析的思路：
比如，在疾病研究的时候，进行药物治疗之后某些基因的表达量明显的发生了变化，拿这些基因去做GO分析发现在Biological process过程当中集中在RNA修饰上，然后在此基础上继续进行挖掘。这个例子就是想启示大家拿到差异表达基因DEG只是一个开始，接下来就应该去做GO注释，之后需要进行一个分析看这些注释主要集中在哪个地方。假如我们有100个差异表达基因其中有99个都集中在细胞核里，那我们通过GO分析就得到了一个显著的分布。
GO富集分析原理：
有一个term注释了100个差异表达基因参与了哪个过程，注释完之后（模式生物都有现成的注释包，不用我们自己注释），计算相对于背景它是否显著集中在某条通路、某一个细胞学定位、某一种生物学功能。
clusterProfiler是一个功能强大的R包，同时支持GO和KEGG的富集分析，而且可视化功能非常的优秀，本章主要介绍利用这个R包来进行Gene Ontology的富集分析。
进行GO分析时，需要考虑的一个基础因素就是基因的GO注释信息从何处获取。Bioconductor上提供了以下19个物种的Org类型的包，包含了这些物种的GO注释信息
对于以上19个物种，只需要安装对应的org包，clusterProfile就会自动从中获取GO注释信息，我们只需要差异基因的列表就可以了，使用起来非常方便。
1.1 准备输入数据
待分析的数据就是一串基因名称了，可以是ensembl id、entrze id或者symbol id等类型都可以。把基因名称以一列的形式排开，放在一个文本文件中（例如命名“gene.txt”）。Excel中查看，就是如下示例这种样式。
1.3 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。
此外，clusterProfiler中也额外提供了一系列的可视化方案用于展示本次富集分析结果，具有极大的便利。
参考：
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