第1部分:Enrichment Score的折线图 横轴为排序后的基因,纵轴为对应的ES, 在折线图中出现的峰值就是这个基因集的富集分数(Enrichment Score,ES)。ES是从排序后的表达基因集的第一个基因开始,如果排序后表达基因列表中的基因出现在功能基因数据集中则加分,反之则减分。正值说明在顶部富集,峰值左边的基因为核心基因,负...
第1部分是Enrichment Score的折线图 横轴排序后的基因,纵轴为对应的Running ES, 在折线图中出现的峰值就是这个基因集的富集分数(Enrichment Score,ES)。ES是从排序后的表达基因集的第一个基因开始,如果排序表达基因集中的基因出现在功能基因数据集中则加分,反之则减分。正值说明在顶部富集,峰值左边的基因为核心基因,...
正值 ES 表示基因集在列表的顶部富集,负值 ES 表示基因集在列表的底部富集。 NES(normalize enrichment score):校正后归一化的富集得分。富集评分的标准化考虑了基因集个数和大小。 pvalue: 统计检验的 p 值,也称为 NOM p-val。通过基于表型而不改变基因之间关系的排列检验 (permutation test)计算观察到的富集得...
setSize:富集到该pathway的基因数 enrichmentScore:富集分数(ES) NES:归一化后的Enrichment score(ES) pvalue/p.adjust/qvalues:p值/矫正后p值/FDR值 rank:在基因集中对ES分数贡献最大的核心基因在genelist排序中的位置(按照log2fc从大到小) leading_edge: *tag:核心基因在该基因集基因总数的占比 *list:核心...
②Enrichment Score (ES):一项指标(富集分数),用于量化基因集成员S在排序列表L两端的富集程度,以反映其在特定条件下的显著性和相关性 ③排名指标 ④图例 NES:标准化后的富集分数 FDR:假发现率(PS.一般认为|INES|>1,p-val<0.05,FDR q-val<0.25的通路是显著富集的) ...
多重假设检验校正。首先对每个基因子集s计算得到的ES根据基因集的大小进行标准化得到Normalized Enrichment Score (NES)。随后针对NES计算假阳性率。(计算NES也有另外一种方法,是计算出的ES除以排列检验得到的所有ES的平均值) Leading-edge subset,对富集得分贡献最大的基因成员。
GS为基因集的名字，SIZE代表该基因集下的基因数， NES代表归一化后的Enrichment score（ES）, 注意GSEA采用p value < 5%, q value < 25% 对结果进行过滤。点击GS DESC可以跳转到每个基因集详细结果页面，示例如下 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...
1)ES(Enrichment Score):富集得分 ES反应基因集成员s在排序列表L的两端富集的程度。计算方式是,从基因集L的第一个基因开始,计算一个累计统计值。当遇到一个落在s里面的基因,则增加统计值。遇到一个不在s里面的基因,则降低统计值。 每一步统计值增加或减少的幅度与基因的表达变化程度(fold-change值)是相关的。
绿色曲线就是gene set里面对应的每个基因的enrichment score值(ES),开始时为零,从左到右每遇到一个基因就计算出一个ES值,连成一条绿线。当ES值大于0时,表示某一功能基因富集在排序序列的前端,若为小于0时,则某一功能基因富集在排序序列的后端,ES值越高说明这些基因在通路中有富集,非散在分布。中间条形码似的黑...
1 Enrichment score(ES) ES是GSEA最初的结果,反应全部杂交data排序后,在此序列top或bottom富集的程度。 ES原理:扫描排序序列,当出现一个功能集中的gene时,增加ES值,反之减少ES值,所以ES是个动态值。最终ES的确定是讲杂交数据排序序列所在位置定义为0,ES值定义为距离排序序列的最大偏差. ...