GSEA富集图解析【文献阅读】

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GSEA基因富集分析的定义

GSEA即基因集富集分析，是一种用于分析基因表达数据，以揭示特定功能或通路的基因集合富集程度的方法。具体而言，它通过评估预定义基因集在基于表型相关度排序的基因列表中的分布趋势，来探究这些基因集对表型的潜在影响。打个比方基因集富集分析就像是一位寻宝者，在基因表达数据集中寻找特定功能的“基因宝藏”。它手持一份基因集清单，按照基因与表型的相关度排好序，然后搜寻这些基因集中的基因是否在排序中“聚集藏宝”，从而揭示它们对表型的潜在影响。
GSEA基因集富集分析的用途

揭示生物学通路和功能的活性：

帮助研究人员识别在特定条件下（如疾病状态、药物处理等）过程中哪些生物学通路或功能被激活或抑制。

比较不同组别之间的差异：

通过对比不同组别（如病例组和对照组）的基因表达数据，GSEA可以揭示哪些基因集在两组之间存在显著的富集差异。

发现潜在的生物标志物：

GSEA可以识别与特定表型（如疾病进展、治疗效果等）密切相关的基因集，这些基因集可能包含潜在的生物标志物，用于疾病的诊断、预后评估或治疗监测。

转录组数据解读：

在处理大量的转录组数据时，GSEA可以帮助减少数据维度，聚焦于功能上相关的基因集合，而不是分析单个基因。这有助于更快、更准确理解基因表达数据背后的生物学意义。

GSEA富集分析图解析：

GO、KEGG、GSEA富集分析的差异：

GO分析基于基因本体，主要用来详细描述基因和蛋白质的功能。这个分析把基因的功能分成了三个方面：分子功能、生物过程和细胞组分。分子功能就是基因产物在分子层面上能做什么，比如有没有酶活性，能不能结合其他分子等；生物过程则是一系列分子功能事件的总和，它们一起完成一个更大的生物学任务；细胞组分就是基因产物在细胞里的位置。GO分析更偏向于对单个基因的功能进行归类和描述。

KEGG分析则主要是用来探讨基因在特定的代谢通路或信号传导通路中扮演的角色。它常用于分析差异表达基因在某些已知的生物学通路中是不是富集，也就是说，这些差异表达的基因是不是更倾向于集中在某些通路上。这样，我们就能更深入地了解这些基因在生物体内的作用和相互关系。

GSEA分析可以在不做差异分析的情况下，直接找到和性状相关的通路或基因集合。这个分析方法非常灵活，可以用于任何基因集合，包括GO、KEGG等。这样，我们就能更全面地了解哪些通路或基因集合和我们的研究性状有关联。

为何已经做GO/KEGG富集分析了，还要再做GSEA?

GO和KEGG富集分析通常先筛选差异基因，再判断这些差异基因在哪些通路或功能类别中存在富集。这种方法往往关注表达变化较大的基因，容易忽略一些表达变化不显著但生物学意义重大的基因；GSEA则不同，它关注一组基因集合的整体行为，而不是单一基因的差异。通过对基因表达数据进行排序，GSEA能够识别出那些整体表达变化不大但协同作用显著的基因集，从而揭示生物学过程的整体模式。

GO和KEGG富集分析需要预先设定差异表达基因的阈值，这在一定程度上存在主观性，且可能遗漏一些具有生物学意义但表达变化不显著的基因。

GSEA则不受差异基因的限制，无需预设阈值筛选，可以分析任意感兴趣的基因集，包括GO和KEGG基因集，从而更全面地挖掘基因表达数据中的生物学信息。

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