gsea core_enrichment基因列表编号在GSEA(Gene Set Enrichment Analysis)中,"core_enrichment"是一种基因列表富集分析方法,它基于预先定义的基因列表(如GO或KEGG术语)来评估样本中基因的富集程度。这种方法通常用于识别与特定生物学过程、功能或通路相关的基因。 在GSEA中,基因列表编号取决于所使用的数据库和术语。例如,...
首先是一个汇总的结果，Upregulated in class说明该基因集在MUT这组中高表达，其他信息和之前介绍的一样，比如具体的基因功能信息、NES值等。除此之外，还有一个详细的表格，示例如下 对于该基因集下的每个基因给出了详细的统计信息，PROBE是详细的基因信息，可以再次点击就进入了该基因NCBI的详细说明，其中CORE ENRI...
#"ID" "Description" "setSize" "enrichmentScore" "NES" "pvalue" "p.adjust" "qvalues" "rank" "leading_edge" #"core_enrichment" sjPlot::tab_df(title = '',gesa_res[,2:8])#使用三线表查看结果 其中ID/Description列即富集到的功能及其描述;setSize表示富集到该功能的基因数量;enrichmentScore与N...
core_enrichment:核心富集的分子,即对应的基因集中核心的分子。 这里得到的表格即说明(假设是由两组分析后得到的 logFC 作为分子的值)对应的基因集在两组内有差异,当 ES 或者 NES 为正时,说明该基因集在高表达组(头部)富集;当 ES 或者 NES 为负时,说明该基因集在低表达组(尾部)富集。结果这里一般只需要关注...
core_enrichment:富集到该基因集(pathway)的基因列表 ES/NES大于0的基因集,我们认为该通路被激活或者说是高表达的,小于0认为被抑制或者低表达。 03 GSEA富集结果可视化 #山峦图绘制: library(ggridges) library(ggplot2) library(enrichplot) p<- ridgeplot(KEGG_ges, ...
对于该基因集下的每个基因给出了详细的统计信息,PROBE是详细的基因信息,可以再次点击就进入了该基因NCBI的详细说明,其中CORE ENRICHMENT代表是否属于核心基因,如果是Yes,即对该基因集的Enerchment score做出了主要贡献的基因。 那常用于高分文章中的图是什么呢,就是下面这张图!
在网页上，用户可查看富集到的基因集及其在特定组中的表达量情况。例如，Upregulated in class表示该基因集在MUT组中高表达。每个基因集下还有详细的表格，展示该基因集下的每个基因的统计信息，如PROBE、NES值等。点击PROBE可查看基因的详细信息，CORE ENRICHMENT表示该基因是否对基因集的ES值有主要贡献。
enrichmentScore 富集分数,也就是ES NES 标准化以后的ES 全称normalized enrichment score qvalues或者说FDR q-val(false discovery rate) 错误发现率 rank 排名 core_enrichment 富集该目的通路的基因列表 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. #GO富集 GO <- gseGO( ...
Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) 是一种用于分析基因表达数据的计算生物学方法,旨在揭示与特定生物学过程、通路或功能相关的基因表达模式。GSEA 最初由麻省理工学院的研究人员开发 (1),它不同于传统的基因差异分析方法,如 t 检验或ANOVA,这些方法通常关注单个基因的表达差异。 相反,GSEA ...
core_enrichment:富集到该通路的基因列表。 绘制气泡图 气泡图解读需要说明一下,富集程度通过Gene ratio、Pvalue和富集到此基因集上的基因个数来衡量。 横坐标是Gene ratio,数值越大表示富集程度越大。Count 位于该基因集下的差异表达基因数 纵坐标是富集程度较高的基因集(一般选取富集最显著的20条进行展示,不足20...