换句话说,也就是KEGG/GO富集分析结果很大程度上取决于你指定的筛选标准。 为了解决上述筛选标准的问题,我们就可以使用gsea来解决这个问题。 GSEA会考虑原始基因表达矩阵中的每一个基因,将基因按照某个指标(例如FC,与表型的相关性等)进行排序,得到一个排序列表,然后检查预定义的基因集合中的基因是否在排序列表的顶端或...
2.创建GSEA分析所需的geneList,包含log2FoldChange和ENTREZID信息 3.利用clusterProfiler进行GSEA富集GO与KEGG通路 4.GSEA富集结果可视化:GSEA结果图、 gsearank plot 、ridgeplot 1. GSEA简单介绍 以下对GSEA涉及的一些重要概念进行了简单介绍,详细介绍见: 一文掌握GSEA,超详细教程 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com...
GSEA是Gene Set Enrichment Analysis(基因集富集分析)的缩写。它是一种用于解释基因表达数据的生物信息学方法,旨在识别在特定条件下共同显著表达的基因集。GSEA的基本原理是通过比较基因表达数据中基因集的表达模式与预先定义的基因集的富集模式。这些基因集通常与特定的生物学过程、细胞功能或通路相关联。通过计算基因集中...
Gene Set Enrichment Analysis (GSEA/基因集富集分析), 是一种生物信息学的计算方法,用于确定是否存在这样一个“基因集”,能在两个生物学状态中显示出显著的一致性的差异。表达谱数据里的基因数目众多,我们需要对基因进行功能注释,看哪些基因是属于同一通路,以及该通路的上调、下调情况,这就是富集分析了。 比如这篇...
基因集富集分析(Gene Set Enrichment Analysis, GSEA)是一种计算方法,用来确定一组先验定义的基因集是否在两种生物状态之间显示出统计学上显著的、一致的差异。 官网地址:GSEA (gsea-msigdb.org) 基本原理: 使用预定义的基因集(通常来自功能注释或先前实验的结果),将基因按照在两类样本中的差异表达程度排序,然后检验...
GSEA,gene set enrichment analysis 属于第二代富集分析方法--FCS(Functional Class Scoring)功能集打分的范畴。 (1) 原始分析数据 为差异分析所得到的所有有效结果(不需要过滤),取其中的的基因名(需要是ENTREZID格式)与log2FoldChange列,并按照log2FoldChange值进行从大到小的排序;所得到的基因列表即是GSEA分析所...
定义:基因集富集分析(Gene Set Enrichment Analysis, GSEA)是一种计算方法,用来确定一组先验定义的基因集是否在两种生物状态之间显示出统计学上显著的、一致的差异。官网地址:GSEA (gsea-msigdb.org) 基本原理:使用预定义的基因集(通常来自功能注释或先前实验的结果),将基因按照在两类样本中的差异表达程度排序,然后检...
一、GSEA vs GO/KEGG 我们回想一下前两期的内容:GO与KEGG富集分析,这两种富集分析的对象都是差异基因(Differential expressed genes, DEGs),这会导致3个bugs: 1.DEGs的筛选是基于阈值设定的,而阈值设定是人为的,因此针对同一个数据,GO与KEGG的结果是可变的(当然,这可以认为是优点,也可以认为是缺点)。
GSEA(Gene Set EnrichmentAnalysis),即基因集富集分析,它的基本思想是使用预定义的基因,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。 GSEA和GO、KEGG pathway不同的地方在于,后两者会提前设定一个阈值,只关注差异变化大的基因(相当于重点班)。这样子容易...
GSEA GSEA就不多说了,录了视频,安装方法在第6分钟左右。链接:https://pan.baidu.com/s/1Zm43fHd3cl3394zyeyZocg 密码:66ef。本次我只讲了RNA-Seq结果进行GSEA分析的方法,基因芯片结果的话有很多公众号已经讲的很好了,大家可以自行搜索一下。 至于GSEA的一个详细解读的话,我也不过多赘述了,中文讲GSEA和WGCN...