这篇文章利用TCGA中脑癌(LGG、GBM)的相关数据,进行了单基因NKILA的GSEA分析,展示了Hypoxia通路上调,进行相关机制的研究。区别于传统GSEA分析,如(用tumol和normal来分组),单基因GSEA常常以一个基因的表达量高低来分组(如以中位数分组,大于中位数的定义高表达组,小于中位数的定义为低表达组) 主要复现图E step1:数据
单基因GSEA富集分析的本质是以目标基因的表达模式或相关性与样本分组或基因排序关联,从而筛选出与该基因协同变化的基因集,并通过富集分析揭示其潜在生物学功能。分组方法有两种,一种是定性分组,一种是定量相关。例如: 分组依据:将样本按目标基因的表达量高低分为两组(如高表达组 vs 低表达组),再通过GSEA分析两组间...
对于GSEA的教程原计划是在2月2日发表,但是由于有预约被占用了,因此这个教程也就是往后推迟。我在2月1日将我们的教程发在社群中,「也有同学提出疑问:」单基因也可以做GSEA分析,以及给出自己的疑问? 社群提出疑问 也正是有了同学的疑问,才有今天后面更新的内容。「也算进一步的了解GSEA分析原理以及单基因如何做GSEA...
一、前言:咱们在科研的过程中经常苦于寻找 某基因下游的信号通路,这时候单基因GSEA分析就可以为我们指点方向(范文:Nat Commun PMID: 31844113)。比方说我有一个RNA测序数据(TPM或者FPKM,矫正基因长度和深度…
0实验的单基因泛癌!香港中文大学团队:完全可复现的GO、GSEA分析! 面对一种无法靶向治疗的疾病,最有前景的研究是筛选出关键基因,然后将关键基因进行验证、生物信息分析等。而分析关键基因的思路是很值得多多参考学习的,同时只要学会了这种思路,复现大佬文章是完全可以实现的!如果你苦恼于有了关键基因,但不知道该如何...
基因富集分析(Gene Set Enrichment Analysis,GSEA)是一种针对全基因组表达谱芯片数据的分析方法,将基因与预定义的基因集进行比较。即综合现有的对基因的定位、性质、功能、生物学意义等信息基础,构建一个分子标签数据库,在此数据库中将已知基因按照染色体位置、已建立基因集、模序、肿瘤相关基因集和GO基因集等多个功能...
对话框输入关键词:单基因GSEA 一、前言: 咱们在科研的过程中经常苦于寻找某基因下游的信号通路,这时候单基因GSEA分析就可以为我们指点方向(范文:Nat Commun PMID: 31844113)。 比方说我有一个测序数据,其表达矩阵如下(行名是基因名,列名是对照组和分...
基于TCGA数据的单基因GSEA分析 关于该商品:1,该商品的功能实现主要基于R语言,需要一定的R语言基础。2,该代码主要用于对TCGA数据根据目的基因表达量进行分组,生成ranked genelist,然后直接进行GSEA分析。也可对自己的RNA-seq数据进行处理进行GSEA分析。可同时对多个基因进行单基因GSEA分析。不能用于芯片数据。3,主要功能...
🔍探索基因与通路之间的奥秘,单基因GSEA分析来帮忙!这种分析方法可以帮助我们深入了解特定基因在通路中的表达情况。📈💡单基因GSEA的核心思想是将样本按照兴趣基因的表达水平(如中位值或分位数)进行分类,分为高表达组和低表达组。然后,对这些分组进行常规的GSEA分析,从而揭示基因与通路之间的关系。📊🎉...
l 单基因GSEA分析是一种基于基因表达谱数据的生物信息学分析方法,它可以用来分析单一基因与一个特定生物过程或疾病状态的相关性以及其调控机制。单基因GSEA分析是在GSEA的基础上,对每个单一基因进行富集分析。 GSEA和ssGSEA、单基因GSEA的比较? 小云有话说