1.选择基因集:根据研究问题或兴趣,选择一组基因作为分析的目标基因集,比如在某个生物学过程中参与的基因、某个疾病相关的基因等。 2.选择参考基因组:选择一个适当的参考基因组,通常是整个基因组或特定的基因组部分。 3.统计分析:使用合适的统计方法(比如超几何分布、Fisher's 精确检验等)来确定目标基因集中的基因...
GSEA首先将基因在样品中的差异倍数值(logFC)由大到小排序,然后判断来自功能注释等预定义的基因集或自定义的基因集中的基因是富集在这个排序列表的顶部还是底部,如果在富集顶部,则该基因集是上调趋势,反之,如果富集在底部,则是下调趋势。 GSEA官网提供了详细说明,以及对应软件的下载地址。 2 GSEA特点 传统的KEGG(通路...
ID:KEGG pathway的 ID名(对应所使用的数据库通路/功能基因集的ID) Deion:基因集(pathway)描述 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...
KEGG把从已经完整测序的基因组中得到的基因目录与更高级别的细胞、物种和生态系统水平的系统功能关联起来。 GSEA(Gene Set Enrichment Analysis, GSEA)是使用预定义的基因集,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。基因集合富集分析检测基因集合而不是...
传统的对于通路的富集方式（KEGG富集），针对的是差异基因，当然我们也可以基于上调或下调差异基因进行针对性的富集，但是依然是基于差异基因，即这些差异与那些通路有关；那么有没有一种富集方式可以站在通路的角度来回答某个通路的整体变化或表现形式？GSEA分析应运而生。一什么是GSEA分析GSEA(Gene Set Enrichment ...
而KEGG subset of CP包含186个基因集,包含于C2: curated gene sets中,下载方法相同。 接下来是基因表达量文件的准备,数据来源于《如何绘制好看的差异基因热图?》一文中expr4变量对应的数据。使用Excel整理表达量数据,第1列为gene Symbol,第2列的数据随意,因为软件会自动忽略,但第1列和第2列的列名必须是“Name”...
上表KEGG富集分析结果,最后一列为LEADING EDGE, 在这一栏中,包含以下3个统计量:tags、list、signal tags表示核心基因在该基因集基因总数的占比,而list表示核心基因占所有基因总数的比例,signal利用这两个指标计算得到,公式如下 N代表所有基因的数目,Nh代表该基因集下的基因总数。对于一个基因集而言,当核心基因的数目...
View(result)#查看GSEA结果表,选择想展示的基因集/通路绘图 colnames(result) #2.1——标准GSEA富集分析结果图: gseaNb( object= KEGG_ges2, geneSetID= KEGG_ges2@result$ID[38],#绘制结果表中第38个pathway(自行选择即可) subPlot= 3,#常规为3图组合,如果不需要条码图或rank图可以设置为1 or 2 ...
传统的对于通路的富集方式(KEGG富集),针对的是差异基因,当然我们也可以基于上调或下调差异基因进行针对性的富集,但是依然是基于差异基因,即这些差异与那些通路有关;那么有没有一种富集方式可以站在通路的角度来回答某个通路的整体变化或表现形式?GSEA分析应运而生。
对于Enrichment score为正数的基因集而言,其核心基因是峰值之前的基因,对于Enrichment score为负数的基因集而言,其核心基因是峰值之后的基因。 上表KEGG富集分析结果,最后一列为LEADING EDGE, 在这一栏中,包含以下3个统计量:tags、list、signal tags表示核心基因在该基因集基因总数的占比,而list表示核心基因占所有基因总...