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Software & Algorithm Detail

富集与网络分析EnrichmentR 包

clusterProfiler

R 生态常用功能富集分析工具，支持 GO、KEGG、GSEA 和多种可视化。

资源类型
R 包
方法分类
富集与网络分析
原始分类
Enrichment
创建时间
2026/6/3

Benchmark

性能基准测试

当前图表用于比较不同数据规模下的时间消耗和内存消耗。

性能基准测试

R 4.4 / org.Hs.eg.db / KEGG online cache

Benchmark

Documentation

软件原理、用法与参数

统一使用 Markdown 文档渲染，保留命令行代码块、参数表和示例说明。

clusterProfiler

工具定位

clusterProfiler 适合 DEG、WGCNA 模块基因、marker gene 等列表的功能解释。

核心思想

将基因列表映射到功能数据库，通过超几何检验或排序统计评估通路富集。

输入与输出

数据对象说明
gene list上游分析输入
ranked gene list上游分析输入
ID mapping table上游分析输入
GO/KEGG 富集表下游解读结果
dotplot下游解读结果
GSEA 曲线下游解读结果

示例命令

library(clusterProfiler)
library(org.Hs.eg.db)
ego <- enrichGO(gene = genes, OrgDb = org.Hs.eg.db, keyType = 'ENTREZID', ont = 'BP')
dotplot(ego)
gsea <- gseKEGG(geneList = ranked_gene_list, organism = 'hsa')

解读要点

  1. 基因 ID 类型转换是最常见错误来源。
  2. 背景基因集应与实验可检测基因范围一致。
  3. 富集结果需要合并相似 term，避免重复解释。