定义:GSEA(Gene Set Enrichment Analysis)是一种基于基因集的富集分析方法, 用来评估一个预先定义的基因集的基因在与表型相关度排序的基因表中的分布趋势,从而判断其对表型的贡献 基本原理: 使用预定义的基因集 (可以是GO注释、MsigDB的注释或其它符合格式的基因集定义),将基因按照在两类样本中的差异表达程度排序,然...
GSEA(Gene Set Enrichment Analysis),该方法发表于2005年的Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach forinterpreting genome-wide expression profiles,是一种基于基因集的富集分析方法,在对基因表达数据分析时,首先确定分析的目的,即选择MSigDB中的一个或多个功能基因集进行分析(基因矩阵转置文件格式(* ...
GSEA(Gene Set Enrichment Analysis),该方法发表于2005年的Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach forinterpreting genome-wide expression profiles,是一种基于基因集的富集分析方法,在对基因表达数据分析时,首先确定分析的目的,即选择MSigDB中的一个或多个功能基因集进行分析(基因矩阵转置文件格式(* ...
今天给大家分享一篇文献《Gene set enrichment analysis: A knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles》,翻译一下就是,基因集富集分析:一个基于先验知识的解释全基因组表达谱的工具。这篇文章被引次数超级高,已经有35875次了。 富集分析在生信研究中运用的十分广泛,我们就从GSEA的原论...
GO分析:用于找出差异基因引起的功能改变。 KEGG分析:用于找出差异基因对代谢通路的影响。 注:GO和KEGG富集需要明确的阈值,这可能导致某些重要基因被忽略。 GSEA分析:不需要指定阈值,基于整体趋势分析,可以补充GO和KEGG的富集结果。 8. 是否可以进行在线富集分析?
GSEA(Gene Set Enrichment Analysis),该方法发表于2005年的Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach forinterpreting genome-wide expression profiles,是一种基于基因集的富集分析方法,在对基因表达数据分析时,首先确定分析的目的,即选择MSigDB中的一个或多个功能基因集进行分析(基因矩阵转置文件格式(*...
GSEA(Gene Set Enrichment Analysis)是一种基因集富集分析方法,它主要用于评估一个预先定义的基因集在两个生物学状态(例如实验组和对照组)中是否显示出统计学上显著且一致的差异。GSEA分析的核心在于分析基因集而不是单个基因,这样可以保留那些表达变化不大但功能重要的基因信息。对于单基因GSEA富集分析,它并不是直接使...
它是一种用于基因表达数据分析的方法,通过对特定生命过程、通路、细胞类型等的基因集进行富集分析,找出与这些基因集最相关的基因表达数据集,从而推断出不同基因集的生物功能和生理过程。GSEA主要用于解释基因集整体分析中的差异而不是单个基因分析。 GSEA是一种文献引用非常广泛的分析技术,它最初在2005年由Broad生物...
GSEA(Gene Set Enrichment Analysis; 基因集合富集分析) 富集是将一组基因根据一些先验的知识(也就是常见的注释)进行分类的过程。也就是物以类聚。我们一般会想到最常见的是GO/KEGG(pathway)富集,其思路是先筛选差异基因(也就是不同的处理后基因组里发生表达变化的那些基因。如果培养条件没有发生变化,那么细胞在短...
GSEA的基本步骤包括建立原始表达数据,确定某种生物学意义下的基因集以及表达距离,定义统计量,并估计样本间变异程度。GSEA首先利用秩和技术来测量基因表达谱与所给基因集之间的相关程度,同时考虑表达谱中基因不间断性,从而对样本进行明确分类,最后使用聚类分析将样本聚类到与基因集相关的聚类中,并计算与基因集之间的最终相...