综上,GSEA更擅长从全局视角挖掘基因集的协同效应,而GO和KEGG则分别侧重离散基因的功能注释和通路定位,三者常结合使用以全面解析生物学问题。
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。0 68 发表评论 发表 作者最近动态 wuli梓源在成长 2024-11-27 智能停车道闸系统:城市停车难题的解决方案...全文 +1 wuli...
GO分析更加依赖差异基因,实则是对一部分基因的分析 (忽略差异不显著的基因),而GSEA是从全体基因的表达矩阵中找出具有协同差异 (concordant differences)的基因集,故能兼顾差异较小的基因。因此二者的应用场景略有区别。另外GO富集是定性的分析,GSEA考虑到了表达或其它度量水平的值的影响。另外,对于时间序列数据或样品有...