GO分析是一种基于基因本体论(Gene Ontology,GO)的功能注释和富集分析方法,是一个用于描述基因和蛋白质功能的标准化语言,包括三个方面:分子功能(Molecular Function),生物过程(Biological Process)和细胞组件(Cellular Component)。分析的目的是找出一个基因集合中与某些功能或过程相关的基因,
GSEA(Gene Set Enrichment Analysis):基因集富集分析,由Broad Institute研究所提出的一种富集方法,同时还提供对应的分析软件GSEA和一个基因集数据库MSigdb(http://software.broadinstitute.org/gsea/msigdb/index.jsp)。 GSEA的原理图 GSEA的输入是一个基因表达量矩阵,其中的样本分成了A和B两组,首先对所有基因进行排序...
0GO/KEGGvs. GSEA传统富集分析通常是指基于超几何分布（hypergeometric）或Fisher精确检验（Fisher's Exact...
(实际计算时,是算的odds ratio的差异,l/(k-l) vs (n-l)/(m-k-n+l))。这就是常说的GO富集分析或KEGG富集分析,可以做的工具很多,GOEAST是其中一个最好用的在线功能富集分析工具,数据库更新实时,操作简单,并且可以直接用之前介绍的方法绘制DotPlot。 另一种方式是不硬筛选差异基因,而是对其根据表达量或...
Gene Set Enrichment Analysis (基因集富集分析)用来评估一个预先定义的基因集的基因在与表型相关度排序的基因表中的分布趋势,从而判断其对表型的贡献。其输入数据包含两部分,一是已知功能的基因集(可以是GO注释、MsigDB的注释或其它符合格式的基因集定义),一是表达矩阵 (也可以是排序好的列表),软件会对基因根据其与...
(实际计算时,是算的odds ratio的差异,l/(k-l)vs(n-l)/(m-k-n+l))。这就是常说的GO富集分析或KEGG富集分析,可以做的工具很多,GOEAST是其中一个最好用的在线功能富集分析工具,数据库更新实时,操作简单,并且可以直接用之前介绍的方法绘制DotPlot。
https://www.pathwaycommons.org/guide/primers/data_analysis/gsea/(解读很到位) 传统KEGG(通路富集分析)和GO(功能富集)分析时,如果富集到的同一通路下,既有上调差异基因,也有下调差异基因,那么这条通路总体的表现形式究竟是怎样?是被抑制还是激活?或者更直观点说,这条通路下的基因表达水平在实验处理后是上升了呢...
GO和KEGG富集分析使用差异基因(上调基因,下调基因,或者上下调合起来的基因)作为输入,使用超几何分布等算法计算显著富集的GO term或者通路,然而,在实际数据处理中,这种使用p值和fold change进行一刀切获得差异基因,然后进行富集分析的分析方法,往往富集不到我们感兴趣的结果。这时,可以试试基因集富集分析(Gene set enrich...
Gene Set Enrichment Analysis in Python rustpython3enrichment-analysisgsea UpdatedJan 22, 2025 Python broadinstitute/ssGSEA2.0 Star258 Code Issues Pull requests Single sample Gene Set Enrichment analysis (ssGSEA) and PTM Enrichment Analysis (PTM-SEA) ...
Gene Set Enrichment Analysis (基因集富集分析)用来评估一个预先定义的基因集的基因在与表型相关度排序的基因表中的分布趋势,从而判断其对表型的贡献。其输入数据包含两部分,一是已知功能的基因集 (可以是GO注释、MsigDB的注释或其它符合格式的基因集定义),一是表达矩阵,软件会对基因根据其于表型的关联度(可以理解为...