在后面GSEA、ssGSEA、GSVA的详细介绍中,对于这种阶梯式的step function,被描述为random walk,也就是随机游走,随机游走也是一个统计学概念,在这里,我们考虑一个点从原点出发向右行走,当遇到抽样分布的样本点(数据点)时(对应的横坐标),就向上走1/n,如果没遇到就平行x轴行走。在后面的GSEA、ssGSEA、GSVA...
GSVA:更好理解! 如果某个基因存在于某个通路,那就给它“一分”,不在就扣它“一分”,这样就能计算得到Enrichment Score(ES) 这样,某个通路在某个样本中就会有一个最终的得分 所以看GSVA分析完之后的表达矩阵,变成了:列是样本,行是通路,单元格是Enrichment Score(ES) ssGSEA:只有一个样本,其他计算方法=GSVA ...
ssGSEA方法的步骤是首先对单个样本中的基因按照绝对表达量进行排序得到基因列表L, 然后从数据库中获得通路基因集S,使用经验累积分布函数(ECDF) 对通路进行打分得到ES,使用置换检验评估ES的统计显著性P值,对ES进行归一化得到NES,最后对P值进行FDR矫正得到Q值。其目标是量化单个样本内通路基因集的活跃度。 (3)GSVA方法...
转录调控领域深耕16年的联川生物,每个月平均发表相关领域文章超过30篇,影响因子超过10分每个月有3-4篇以上。今天为大家奉上最简单也是最容易被人忽略的转录组干货——转录组Q&A一百问。我们从生信、数据挖掘、后期验证、多组学联合分析等多个维度为大家解答各种可能做转录组测序会遇到的高频问题,希望能够为大家解决转录...
GSVA（基因集表达解码）与GSEA类似，但重点在于非参数估计，使用了非参数分布来估计基因集在样本集中的表达趋势，而不依赖于单个样本的精确表达值。这种方法可以避免传统富集分析方法中的数据分布假设，更加灵活地处理大规模基因集。ssGSEA（标准化基因集富集分析）是对GSEA的改进，引入了标准化过程来调整基因...
R语言,GSVA包(进行GSVA/ssGSEA分析),limma包(差异pathway的筛选),pheatmap包(热图绘制)。 library(GSEABase) library(GSVA) #读取基因集文件 geneSets <- getGmt("test.geneset") #读取表达量文件并去除重复 mydata <- read.table(file ="all.genes.fpkm.xls",header=T) ...
先ssGSEA后差异 这里我们针对测序的counts矩阵,走GSVA包的ssGSEA分析,代码如下所示: rm(list = ls()) options(stringsAsFactors = F) load(file = "./data/Step01-airwayData.Rdata") express_cpm[1:6,1:6] table(group_list) library(msigdbr) #install.packages("msigdbr") library(GSVA) library(GS...
GSVA 1.expr:表达矩阵,行对应基因,列对应样本; 2.gset.idx.list:用于GSVA分析的基因集,如MSigDb的gmt格式注释文件; 3.annotation:储存特定数据集的R包名称; 4.method:可选gsva, ssgsea , zscore, plage, 默认gsva; 5.kcdf:当method设置为gsva时,默认选项Gaussian (针对芯片表达矩阵,log CPMs, log RPKMs...
全部的基因在全部的单细胞亚群的表达量矩阵,如下所示,可以类比成bulk表达量矩阵, 一般来说做的是ssGSEA分析,我们同样的使用msigdbr包里面的基因列表吧。然后做GSEA分析我使用了clusterProfiler包的GSEA函数,全部的代码如下所示: library(GSVA) library(GSEABase) ...
3. GSVA/ssGSEA分析 ssGSEA顾名思义是一种特殊的GSEA,它主要针对单样本无法做GSEA而提出的一种实现方法,原理上与GSEA是类似的,不同的是GSEA需要准备表达谱文件即gct,根据表达谱文件计算每个基因的rank值,再进行后续的统计分析。ssGSEA是为无重复的样本进行,geneset enrichment analysis准备的,所以不同于上方以组别...