NES (Normalized Enrichment Score):标准化富集得分每个基因子集s计算得到的ES根据基因集的大小进行标准化得到标准化富集得分Normalized Enrichment Score (NES)。随后会针对NES计算假阳性率FDR。 一般认为|NES|>1,p-value<0.05,FDR<0.25的通路是显著富集的。|NES|值越大,
ES:Enrichment Score富集得分值。 NES:normalized enrichment score,考虑该基因集的大小,将每个基因集的ES值标准化,得到标准化的富集分数。 NOM p-val:nominal P value ,名义p值,富集分析统计学显著水平。 FDR q-val:false discovery rate q-val ,假阳性率P值,多重假设检验后得到的富集分析统计学显著水平。 FWE...
点击snapshot可以看富集结果,就是下图Enrichment plot 点击enrichment result in html 可以查看所有的富集分析结果,进去之后可以点开查看每个Enrichment plot的参数。 点击enrichment result in excel就可以直接下载附带结果的excel。 SIZE:表示基因集里的基因数量 ES(enrichment score):富集分数 NES(normalized enrichment sco...
点击结果报告中分组富集信息中的 Snapshot 超链接 其结果中有四个关键的统计量值,分别是富集得分(enrichment score,ES),标准化富集得分(normalized enrichmentscore, NES),错误发现率(false discovery rate, FDR)和名义 P 值(nominal P value)。 富集得分(enrichment score,ES) ES 是 GSEA 分析的原始结果, ES ...
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 ...
在GSEA中,最常用的衡量基因集富集的统计量是标准化富集得分(NormalizedEnrichment Score,NES)。NES是一个基于统计学方法的分数,用于评估某个基因集在整体基因表达数据中的富集情况。例如,当在某种疾病状态下,与特定生物过程相关的基因集在基因表达数据中显示出高度相关性时,其NES值将增加。换句话说,较高的NES值意味着...
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。 可视化-点图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 dot...
► 富集分数与统计检验 在GSEA分析中，我们特别关注富集分数，其中NES（Normalized Enrichment Score）是核心指标。此外，通过显著性检验及多重假设检验，我们可以获得P值和矫正P值，通常，当P值小于0.05或FDR（False Discovery Rate）小于0.25时，我们认为结果具有统计学意义。然而，在实际应用中，为了更精确地界定...
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( ...
图1.GSEA原理三GSEA中的基本概念①计算富集得分 (ES, enrichment score).ES代表基因集成员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...