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,...
对于一个基因集而言,当核心基因的数目和该基因集下的基因总数相同时,signal取值最大,当该基因集的基因数目和所有基因数目接近时,signal的取值接近于0。 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...
GSEA(Gene Set EnrichmentAnalysis),即基因集富集分析,它的基本思想是使用预定义的基因,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。 GSEA和GO、KEGG pathway不同的地方在于,后两者会提前设定一个阈值,只关注差异变化大的基因(相当于重点班)。这样子容易...
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...
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！这个表格中的数据对应下面这张图 分...
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...
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...
core_enrichment:富集到该功能的核心基因列表。 3.fgsea分析 ## 这里去掉了基因集前缀hallmark$ont<-gsub('HALLMARK_','',hallmark$ont)#[[代表提取元素,比如数据框中data[1]提取第一列,数据类型还是data.frame,data[[1]]提取第一列,数据类型是character#下面表示取第二列,并表示为characterhallmark.lis...
enrichmentScore :富集分数,也就是ES NES :标准化以后的ES,全称normalized enrichment score pvalue:富集的P值 p.adjust :校正后的P值 qvalues :FDR (false discovery rate)错误发现率 rank :排名 core_enrichment:富集到该通路的基因列表。 绘制气泡图 ...
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( ...