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...
基因集变异分析(Gene Set Variation Analysis,GSVA)和ssGSEA非常相似,同样是对单个样本进行计算,最后输出的也是一个行为不同基因集、列为样本的矩阵。主要区别在于GSVA使用的是非参数核密度估计方法,而ssGSEA是基于样本排序的积分方法。 更新前 输入表达矩阵以及基因集,然后选择方法就可以了。 packageVersion("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...
相比之下,GSVA是先进行富集分析,再进行差异分析! 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,...
高级分析 包括数据的可视化,其他小分子RNA分析、融合分析以及与其他类型的数据进行整合分析等 而我们分析的起始点,是从原始数据开始的,也就是获取raw reads数据。通常这种高通量测序数据会保存为FASTQ格式的文件。 FASTQ格式是一种以ASCII码字符的形式保存生物序列及其对应的每个碱基的质量的文本文件。
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...
单样本GSEA (ssGSEA)和基因集变异分析(GSVA)是GSEA的类似物,用于单个散装样品的富集分析,目前已广泛用于scRNA-seq计算特征评分。此外,考虑到其在scRNA-seq中的特点,还提出了更具体的工具,包括Vision、Pagoda2、AUCell、单细胞签名浏览器(SCSE)和联合评估签名均值和推断富集(JASMINE),总体上更适合用于scRNA-seq中的...
GSVA分析显示,Ly6c2+单核细胞和Cxcr2+中性粒细胞在炎症通路中高度富集,而TREM2+和CD81+巨噬细胞表现出抗炎特征。轨迹分析显示浸润性促炎性单核细胞在IRI微环境中逐步向抗炎性巨噬细胞分化。细胞流式结果分析发现经过MSC处理后巨噬细胞...
识别与复发相关的 PCD 模式:利用 R 包“Gene Set Variation Analysis (GSVA)” 中的单样本基因集富集分析(ssGSEA),计算 TARGET 队列中 16 种 PCD 模式的富集分数。随后进行单变量 Cox 回归分析,以确定与复发显著相关的 PCD 模式()。 单细胞 RNA-seq 数据处理:使用来自 GSE130116 的 7 例初诊儿童 B-ALL ...
B)GSVA分析显示,类交换B细胞在MG中扩增,它们参与抗原处理和呈递,支持类转换B细胞高度活化,其功能在MG患者中增加,RNA速度进一步表明,MG患者naïve细胞中未剪接RNA的数量较多。MG患者血浆B细胞活性增加(MG患者naïve B细胞的激活状态更...