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_input <- info_merge$Log2FoldChange names(GSEA_input) = info_merge$ENTREZID GSEA_input = sort(GSEA_input, decreasing = TRUE) GSEA_KEGG <- gseKEGG(GSEA_input, organism = KEGG_database, pvalueCutoff = 0.05)#GSEA富集分析 可执行GSEA查看GSEA分析的结果,也可以保存到本地. 3. GO_KEGG_G...
而GSEA不需要指定明确的差异基因阈值,算法会根据实际数据的整体趋势, 为研究者们提供了一种合理地解决目前芯片分析瓶颈问题的方法,即使在没有先验经验存在的情况下也能在表达谱整体层次上对数条基因进行分析,从而从数理统计上把表达谱芯片数据与生物学意义很好地衔接起来,使得研究者们能够更轻松、更合理地解读芯片结果。
GSEA与前述富集分析的区别是,GSEA将全部基因表达差异情况(不管变化倍数多少,上调还是下调)统统输入,GSEA算法在此基础上评估可能的通路。 在R中可以通过clusterprofiler包的两个函数实现,即GSEA()或gseKEGG() library(GSEABase) library(enrichplot) library(clusterProfiler) library(org.Hs.eg.db) DEG <- read.table...
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。
#GSEA_KEGG富集分析: KEGG_ges<- gseKEGG( geneList= genelist, organism="hsa",#不同物种选择可官方查询:https://www.genome.jp/kegg/catalog/org_list.html minGSSize= 10, maxGSSize= 500, pvalueCutoff= 0.05, pAdjustMethod="BH", verbose= FALSE, ...
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（...
一、多个亚群各自marker基因联合进行GO以及KEGG分析 在前面几节我们已经知道各个细胞亚群的 marker 基因,接下来我们对这些marker基因进行功能注释和富集分析...
基因集富集分析(Gene Set Enrichment Analysis, GSEA):通过将基因按照某些特征(例如表达水平、调控状态)进行排序,然后检查预定义的基因集合中的基因是否在排序列表的某个区域内更集中地分布。GSEA 是基于排序的富集分析方法。 通路富集分析:专注于检查基因集合中的基因/代谢物是否在特定通路中富集。KEGG、Reactome 等数据...