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...
#enrichmentScore折线图绘制: p1<- gseaplot(KEGG_ges, geneSetID= 1,#对第一个基因集的富集结果进行可视化 by="runningScore",#or “preranked”, “all” title= KEGG_ges$Deion[1]) p1 #rank分布图: p2<- gseaplot(KEGG_ges, geneSetID= 1, by="preranked", title= KEGG_ges$Deion[1]) p2 #...
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...
ES曲线最大值为富集分数(Enrichment Score)。 (4) Permutation test:对基因集的ES值进行显著性检验及多重假设检验,从而计算出显著富集的基因集。 GSVA GSEA虽然是一种强大的富集分析工具,但是它的应用场景通常局限于Case/Control的实验设计。对于表型(分组)复杂的大样本量研究,比如scRNAseq和TCGA这样的项目,分析起来...
下图形是GSEA分析的标准图形,该图分为3部分,最上面部分为基因EnrichmentScore的折线图,从左至右,每个基因计算一个ES值,连成线。横轴为该基因下的每个基因,纵轴为对应基因的RunningES。 在折线图中有个峰值,该峰值就是这个基因集的Enrichemntscore。一般关注基因集的Enrichemntscore,峰出现在前端还是后端(ES值大于0...
最后还有一个该GO基因集下每个基因的详细统计信息表,RANK IN GENE LIST表示在排序好的基因集中所处的位置;RANK METRIC SCORE是基因排序评分,我们这里是Signal2noise;RUNNING ES是分析过程中动态的ES值;CORE ENRICHMENT是对ES值有主要贡献的基因,即Leading edge subset,在表中以绿色标记。
分成3个部分,第一部分为基因Enrichment Score的折线图,横轴为该基因下的每个基因,纵轴为对应的Running ES, 在折线图中有个峰值,该峰值就是这个基因集的Enrichemnt score,峰值之前的基因就是该基因集下的核心基因。 第二部分为hit,用线条标记位于该基因集下的基因,第三部分为所有基因的rank值分布...
Enrichment Score,简称ES,从我们排序的差异分析列表里,从高到低一个一个看,遇到一个基因,如果属于我们要的基因集S,ES就会加分,反之就会减分。每一步统计值增加或减少的幅度与基因的表达变化程度(更严格的是与基因和表型的关联度)是相关的,富集得分ES最后定义为最大的峰值,正值ES表示基因集在列表的顶部富集,负值...
第一部分:最顶部的绿色折线为基因Enrichment Score的折线图。纵轴为对应的Running ES, 在折线图中有个峰值,该峰值就是这个基因集的Enrichemnt score,峰值之前的基因就是该基因集下的核心基因。横轴代表此基因集下的每个基因,对应第二部分类似条形码的竖线。
最上方:Enrichment Score折线图。横坐标是排序后的基因,纵坐标是对应的Running ES, 折线的峰值是这个基因集的富集分数(Enrichment Score,ES)。正值说明在ClassA中富集,峰值左边的基因为核心基因,负值相反(见原理) 中间:基因集中基因在基因排序列表中所处的位置,也就是将图1中的三个垂直数据集转动了90度摆放。如果...