基因集富集分析(GSEA)基础
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发布时间：2024-08-20 01:53
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时间：2024-08-22 05:12
基因集富集分析(GSEA)是一种研究方法，旨在确定预先定义的基因集是否在不同生物状态之间显示出显著一致的差异。它需要基因列表与功能基因集，常用的数据集来源包括MSigDB中的预定义功能基因集。数据集包含两种ID版本，即SYMBOL ID与ENtrez ID版本。具体而言，KEGG基因集存储在C2目录下，而GO基因集位于C5目录下。这些资源主要针对人类，但其他物种的基因集可通过msigdbr包获取，GSEA官网还提供了针对小鼠的数据集下载链接。
GSEA的主要实现通过两种常见方式完成：使用clusterProfiler包中的GSEA函数或fgsea包中的fgsea函数。实现流程涉及两个关键步骤：准备输入数据及运行GSEA分析。数据准备过程通过clusterProfiler的read.gmt函数将下载的gmt格式基因集文件加载进系统。运行GSEA时，clusterProfiler使用GSEA函数处理并产生一系列关键信息输出，例如富集到功能的基因数量、富集得分与标准化富集得分。
结果展示与可视化是分析不可或缺的部分。结果可利用clusterProfiler包的默认图示方法进行直观展示，或使用enrichplot进行更个性化的GSEA本地版风格展示。当需要比较多个基因集的富集结果时，通过传入geneSetID参数即可同时展示结果。同时，clusterProfiler还支持gsearank plot和ridgeplot山脊图等可视化方法，方便分析基因集排序和表达变化情况。为了自动化生成所有显著通路的可视化结果，利用cowplot批量出图。
此外，使用clusterProfiler中的gseKEGG及gseGO函数则允许实时下载与使用最新的KEGG或GO数据库资源，尽管其限制在于只接收ENTREZ ID输入。fgsea方法同样提供数据转换流程及相应的可视化工具，如plotGseaTable方法，以显示多个通路的富集结果。这些综合工具与可视化选项共同为用户提供深入的基因集分析与理解能力。
一文掌握GSEA通路富集分析,超详细教程!
分析结果通常包含基因集富集结果、数据集细节、基因集细节以及相关性分析等部分。通过GSEA报告，研究者可以识别出与特定表型显著相关的基因集，这些基因集可能涉及特定的生物学通路、代谢途径或调控网络。此外，GSEA结果通常以网页形式呈现，易于理解与共享。为了进一步增强GSEA的可视化效果，研究者还可以利用Cytosc...
基因集富集分析(GSEA)基础
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GSEA软件分析方法求助
基因集富集分析 (Gene Set Enrichment Analysis, GSEA) 的基本思想是使用预定义的基因集（通常来自功能注释或先前实验的结果），将基因按照在两类样本中的差异表达程度排序，然后检验预先设定的基因集合是否在这个排序表的顶端或者底端富集。基因集合富集分析检测基因集合而不是单个基因的表达变化，因此可以包...
基因集的富集分析(GSEA)和基因列表功能富集分析 (DAVID)长得也太像...
基因集的富集分析(GSEA)与基因列表功能富集分析(DAVID)都是生物信息学领域中广泛使用的工具，旨在揭示基因表达数据背后的生物学意义。虽然它们在名称上颇为相似，但其原理与应用领域存在显著差异。GSEA是一种专注于基因集分析的方法，用于识别在不同生物条件下与特定生物学过程、通路或功能相关联的基因集。...
实用指南丨GSEA详细使用指南与避坑要点
完成参数设置后，点击运行GSEA。软件将对数据进行处理，生成富集分析结果。结果通常包括富集分数（ES）、归一化富集分数（NES）、p值、FDR值等，以及可视化报告和热图。GSEA结果展示 分析完成后，您可以通过网页版报告或结果文件查看和解读GSEA结果。报告提供了基因集的富集情况、显著性统计指标以及与实验条件...
基因集富集分析 --- GSEA
基因集富集分析(Gene set enrichment analysis, GSEA)方法于2005年首次提出，题为Gene set enrichment analysis: A knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles的相关论文发表于杂志PNAS，至今引用量已接近2万。 首先来看官网 https://www.gsea-msigdb.org/gsea/index.jsp...
史上最全GSEA可视化教程,今天让你彻底搞懂GSEA!
如果你在实验中遇到基因差异不明显的情况，别失望！这时，基因集富集分析（GSEA）就是你寻找答案的工具。GSEA并非单纯计算差异基因，而是通过对基因表达排序和预定义基因集的分析，揭示潜在的分子机制差异。GSEA的基本原理是，通过将基因的表达程度排序，判断功能注释基因集是否在表达模式的顶部或底部聚集。
一文读懂高分文章必备分析-GSEA
基因集富集分析(GSEA)是一种常用于转录组基因表达分析的数据挖掘技术，其结果广泛发表在高分杂志上，包括《nature》、《Cell》、《ISME》、《Molecular Cell》、《Bioactive Materials》等。凌恩生物近期将高级分析中的GSEA开放给所有用户，致力于推动这项技术的普及。用户可通过直观的界面操作，对转录组数据...
傻傻分不清!GSEA & GSVA有啥差别?史上最全教程来了!
2. 原理与应用GSEA依赖于排序基因的差异（如logFC），使用加权ES值评估基因集富集。适用于Case/Control设计的实验，如寻找差异通路。GSVA无需事先的对比分析，直接处理表达矩阵，计算每个样本的基因集变异分数，适用于复杂样本分型研究，如scRNAseq和TCGA。3. 结果解读GSEA侧重于功能和通路在两组间的差异...
GSEA分析是个什么鬼
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