GSEA与KEGG和GO的区别在于:KEGG用于通路富集分析,揭示基因在哪些通路中发挥作用;GO用于功能富集分析,揭示差异表达基因与哪些生
gsea_results2 <- gsea_results2[order(gsea_results2$NES, decreasing = T),] #GSEA可视化 library(sjPlot) first_five_row <- gsea_results2[1:5,] last_five_row <- tail(gsea_results2,5) KEGGList <- rbind(first_five_row,last_five_row) write.table(KEGGList,paste(x,"top5_UP&DOWN_KEGG...
GSEA:基因集富集分析 (Gene Set Enrichment Analysis, GSEA) ,其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,因此可以包含这些细微...
如下图所示,将上文中得到的GO/KEGG/GSEA富集分析结果和基因ID转换结果保存到本地的result_GO.txt / result_KEGG.txt / result_GSEA.txt 和result_ID文件,结合前文提到的差异表达文件的信息,通过Python提取出富集分析圈图所需要的以下信息: id : 富集到的GO/KEGG/GSEA的功能集/通路集/基因集的ID category : ...
GSEA富集分析、GO分析和KEGG分析都是生物信息学中用于理解基因功能和通路的重要工具。 GO(Gene Ontology)是一个描述基因功能的综合性数据资源,包括生物过程、细胞组成和分子功能三个部分,能揭示差异表达基因与哪些生物学功能显著相关。 KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)则是研究Pathway的数据库,整合了基因...
GSEA分析是一种基于基因集的富集分析方法,可以评估一个预定义的基因集在两种生物状态之间是否有显著的表达差异。与GO,KEGG不同的是,GO和KEGG计算的p值是需要人为划定阈值的,而GSEA不需要划定阈值,GSEA将输入数据与GSEA中数据库比对,对基因打分。 SSGSEA是一种用于评估每个样本中特定基因集的相对富集程度的方法。在得...
🎯 GSEA(Gene Set Enrichment Analysis)则是一种独特的基因集富集分析方法。与传统的KEGG或GO分析不同,GSEA能更准确地比较实验组和对照组之间同一通路的基因上调下调差异。💡 总的来说,KEGG、GO和GSEA各有其独特的应用场景,共同构成了基因富集分析的强大工具集。
你好， GO、KEGG、GSEA 分析区别如下：GO数据库是分别从细胞组分（cellular component, CC）、分子功能（...
ID:KEGG pathway的 ID名(对应所使用的数据库通路/功能基因集的ID) Deion:基因集(pathway)描述 setSize:富集到该pathway的基因数 enrichmentScore:富集分数(ES),即GSEA的核心 NES:归一化后的Enrichment score(ES) pvalue/p.adjust/qvalues:p值/矫正后p值/FDR值 ...
GSEA区别于GO、KEGG，不仅需要输入基因列表，还基于全部基因数据表达量进行分析，不依赖于预设差异基因阈值，更能全面捕捉基因功能、调控网络及生物特性等信息。它通过排序基因在两种表型间表达量差异，与基因集比对，生成ES分值，最终通过累计分布函数确定每个通路的ES分值，显示基因对表型的贡献。结果解读包含...