NOM p-val:即p-value,是对富集得分ES的统计学分析,用来表征富集结果的可信度; FDR q-val:即q-value,是多重假设检验校正之后的p-value,即对NES可能存在的假阳性结果的概率估计,因此FDR越小说明富集越显著; RANK AT MAX:当ES值最大时,对应基因所在排序好的基因列表中所处的位置;(注:GSEA采用p-value<5%,q...
首先对富集结果进行条件筛选,一般认为|NES|>1,NOM pvalue<0.05,FDR(padj)<0.25的通路是显著富集的;还可以从结果中细分出上下调通路单独绘图,以下代码仅展示KEGG通路富集结果的上调通路。 gseaplot2()函数既可以对单独的通路绘图,也可以合并几个通路一起绘图;各类详细参数设置见以下代码处 ##选取富集结果 kk_gse...
下面选取KEGG通路的富集结果进行gseaplot绘图示范 首先对富集结果进行条件筛选,一般认为|NES|>1,NOM pvalue<0.05,FDR(padj)<0.25的通路是显著富集的;还可以从结果中细分出上下调通路单独绘图,以下代码仅展示KEGG通路富集结果的上调通路。 gseaplot2()函数既可以对单独的通路绘图,也可以合并几个通路一起绘图;各类详细...
AI代码解释 ct_markers<-c("MKI67","NES","DCX","FOXG1",#G2M,NPC,neuron,telencephalon"DLX2","DLX5","ISL1","SIX3","NKX2.1","SOX6","NR2F2",# ventral telencephalon related"EMX1","PAX6","GLI3","EOMES","NEUROD6",# dorsal telencephalon related"RSPO3","OTX2","LHX9","TFAP2...
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。 2. 创建GSEA分析所需的geneList 在了解了GSEA基本概念后就可以正式开始实操了,首先需要将基因按照在两类样本中的差异表达程度排序。下面我们构建包含了geneList,里面含有从大到小排序的log2Fold...
在这张图中,图A为经典的GSEA富集图,图B为GSEA得到的通路上调或者下调的韦恩图,C和D是GSEA分析的NES值,而E这是GSEA通路基因表达值。 也就是说,只需要 2 (实验条件) * 3(重复)个 RNAseq 的样本,我们就可以做出一张 Cancer Cell 的主图了,YY一下,有没有很激动呢~ ...
还发现了一组在转录和翻译水平上对寒冷有显著反应的基因,包括四个(+)-新薄荷醇脱氢酶(MNDs)和两个(E)-橙花醇合成酶(NES),它们在染色体上串联排列。在3082个基因上检测到潜在的上游开放阅读框(uORF),发现茶树可能通过在低温胁迫下增强uORF的翻译来抑制基因的整体表达。此外,研究还鉴定了远端转座酶超敏位点(THS)...
NES:神经前体细胞的标志物 DCX:广泛用于识别未成熟神经元的标志物 FOXG1:大脑皮层发育的标志物 DLX2:腹侧大脑皮层的标志物 EMX1:背侧大脑皮层(即大脑皮层)的标志物 OTX2:中脑和间脑神经元的标志物 LHX9:间脑和中脑神经元的标志物 TFAP2A:中脑与后脑交界处的标志物 ...
NES / SOX2:神经前体细胞的标志 NHLH1:新生神经元的标志 DCX / MAP2 / MAPT:神经元的标志 FOXG1:大脑皮层的标志 EMX1 / EMX2:大脑皮层背侧的标志 要直观展示细胞簇中标记基因的表达情况,热图可能是最简便的方法。 ct_markers<-c("MKI67","NES","DCX","FOXG1",# G2M, NPC, neuron, telencephalon...
图2是分别比较了DCM(D)和NF(N),HCM(H)和NF的各细胞类型的pseudo-bulk,得到了差异基因,然后对差异基因做通路富集呈现的图,NES代表标准化后的富集分数。我们可以看到,在D和H的心肌细胞中,都显著上调细胞外基质组织(Extracellular matrix organization)通路,但D有显著性,而H无显著性。在D和H的巨噬细胞中,都下调...