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,FDR值就越小,说明分析的结果可信度越高。
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...
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...
2)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。 3)Leading-edge subset:领头基因亚集 对富集贡献最大的基因成员 一般认为|NES|>1,p-value<0.05,FDR<0.25的通路是显著...
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 反映 S 在秩列表 L 顶部过表达的程度。 设总基因...
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。
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( ...
首先把每一个基因的ES值根据基因集的大小进行标准化,得到Normalized Enrichment Score(NES),之后针对NES计算FDR( false discovery rate),FDR是评估一个NES表达值中所发现的假阳性可能性大小;它是由NES的观测值和零分布时比较得出的。在大多数情况下,选择FDR值为25%来判定是否是富集的功能基因集是合适的,因为通常...
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。