write.csv(gsva_mat,"gsva_go_matrix.csv") 运行完GSVA后gsva_mat内容如下,可以发现行名变成了基因集通路名,每个样品都会有对应通路的GSVA评分: 4. limma差异分析 得到GSVA评分的矩阵后,我们需要利用limma包进行pathway通路的差异分析,与之前介绍的基因差异分析流程类似,但不需要进行 limma-trend 或 voom的步骤 代...
基因集变异分析(GSVA)是一种特殊类型的基因集富集方法,通过对分析的功能单元进行概念上简单但功能强大的改变——从基因到基因集,从而实现对分子数据的路径中心分析。 简单来说,就是将分析对象由基因换成了基因集,进行基因集(通路)级别的差异分析。 原理和作用 通过将基因在不同样品间的表达量矩阵转化成基因集在样...
anti <- as.data.frame(scale_gsva_matrix[rownames(scale_gsva_matrix) %in% anti_tumor,]) pro <- as.data.frame(scale_gsva_matrix[rownames(scale_gsva_matrix) %in% pro_tumor,]) anti_n <- apply(anti,2,sum) pro_n <- apply(pro,2,sum) patient <- pheno$num2[match(colnames(scale_gsva_...
输入：基因表达矩阵和基因集。基因表达矩阵可以是logCPM、logRPKM、logTPM或counts数据。输出：GSVA评分矩阵，行名为基因集通路名，每个样品对应通路的GSVA评分。支持：支持BiocParallel进行多核计算，提高运行效率。limma差异分析：流程：得到GSVA评分矩阵后，利用limma包进行pathway通路的差异分析，流程与基因差...
定义基因集变异分析gsva是一种特殊类型的基因集富集方法通过对分析的功能单元进行概念上简单但功能强大的改变从基因到基因集从而实现对分子数据的路径中心分析 RNA-seq入门实战(八):GSVA——基因集变异分析 连续两次求贤令:曾经我给你带来了十万用户,但现在祝你倒闭,以及 生信技能树知识整理实习生招募,让我走大运结识...
GSVA的整体逻辑是:将样本*基因矩阵转化为样本*基因集矩阵,即后续分析的对象不是基因,而是基因集! 二、GSVA富集图的常见呈现形式? 进入CellPress官网后(https://www.cell.com/),我在部分期刊中对近5年基于RNA-seq的GSVA富集图进行了检索。 然后开启手动筛选模式,最后汇总出下面一张图: ...
定义基因集变异分析(GSVA)是一种特殊类型的基因集富集方法,通过对分析的功能单元进行概念上简单但功能强大的改变——从基因到基因集,从而实现对分子数据的路径中心分析。 简单来说,就是将分析对象由基因换成了基因集,进行基因集(通路)级别的差异分析。
1. GSVA简单介绍 官方文档：GSVA: gene set variation analysis (bioconductor.org)不错的一篇文章：GSVA的使用 - raisok 基因集变异分析(GSVA)是一种特殊类型的基因集富集方法，通过对分析的功能单元进行概念上简单但功能强大的改变——从基因到基因集，从而实现对分子数据的路径中心分析。简单来说，就...
通路基因集可以在MSigDB(GSEA | MSigDB (gsea-msigdb.org))中获得,方式可以参考scRNA分析|单细胞GSVA + limma差异分析-celltype分组?样本分组? 3,分组DEGs 关于分组的话一般是要契合文章主题的,常见的分组方式是Tumor vs Normal ,患病 vs 不患病 ,临床特征1 vs 特征2(是否侵犯,是否转移),分子亚型1 vs 亚型2...
图2 细胞间相互作用和GSVA 3. 基因调控网络 基于基因表达谱和TF结合motifs构建正常上皮细胞和五个分子亚型的GRN。首先，作者计算显著共表达的TF-基因对（表1）。其次，保留显著富集的TF结合motif的靶基因进行下一步研究。最后，富集打分（ES）＞1的TF-target对是构建GRN的TF-target对。构建的GRN见图3，作者发现...