ssGSEA -- 学习记录

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biref
统计学原理
其他注意事项
代码实现部分

biref

前情提要链接：

https://blog.csdn.net/jiangshandaiyou/article/details/136536349

https://blog.csdn.net/jiangshandaiyou/article/details/134457515

相比起GSA，GSEA不再关注于差异基因，因此不受p-value以及log2FC的指标的过滤影响，可以获得更多生物学功能变化的信息。但是呢需要多个样本的测序数据才能得到与表型相关的排序数据，如果我只有一个样本呢？或者我的样本没有先验的表型区分呢（也就是没法分组）？

ssGSEA说我可以。ssGSEA是单样本的GSEA，对于一个基因集S，每一个样本都可以计算得到一个enrichment score。

也就是说其实我们可以从一个多样本的表达矩阵得到另一个矩阵，行是多个不同的基因集S，列仍然是样本，值则是ES。

Barbie DA, Tamayo P, Boehm JS, et al. Systematic RNA interference reveals that oncogenic KRAS-driven cancers require TBK1. Nature. 2009;462(7269):108-112. doi:10.1038/nature08460

统计学原理

需要补充的基础知识：

https://blog.csdn.net/jiangshandaiyou/article/details/136545010

其他注意事项

GSEA与ssGSEA几乎一模一样，它们都需要对所有基因进行排序得到一个ranked gene list ；
都运用了k-s like test评估基因集S中的基因与S外的基因的分布是否不同，
虽然是思想是一模一样的，但是统计量的计算不同。
在GSEA中，基因的是按照log2FC从大到小排列，而在ssGSEA中，对于单个样本，将基因按照其表达量从大到小排序。也就是每个样本都是一个独特他的ranked gene list。
K-s like test中的eCDF阶梯上升高度所依赖的值不同。
在GSEA中，最后基因集S中基因的阶梯上升高度依赖于log2FC的加权值 。
而在ssGSEA中，为了消除异常值对结果的影响，在第一步排序基因后，会将表达量用秩次（rank）替换 。
比如说一个样本有100个基因的信息，先按照基因表达量排好序后，这个genelist对应的值是基因的表达量，然后经过秩次标准化转换后，这个genelist已经由表达量的降序排列变成了100，99，98，...，3，2，1。
也就是原文L中的r1,r2 ,r3 ,...,rN。所以最后基因集S中的基因的阶梯上升高度依赖于秩次的加权值。

代码实现部分

R 复制代码

# 借助GSVA工具实现
# .libPaths("C:/Users/lenovo/Documents/R/win-library/4.0")
library(tidyverse)
library(reshape2)
library(cowplot)
library(RColorBrewer)
library(GSVA)

options(warn = -1)
options(digits = 5)


# 准备表达矩阵
list.files("G:/20240223-project-HY0007-GSVA-analysis-result/")

expr <- read.table("../TPM_DE.filter.txt",sep = "\t",header = T,row.names = 1)
head(expr)
expr <- as.matrix(expr) # 需要转换成matrix或者 ExpressionSet object

# 准备预设的gene sets
# install.packages("msigdbr")
library(msigdbr)
## msigdbr包提取下载 先试试KEGG和GO做GSVA分析
##KEGG
KEGG_df_all <-  msigdbr(species = "Homo sapiens", # Homo sapiens or Mus musculus
                        category = "C2",
                        subcategory = "CP:KEGG") 
KEGG_df <- dplyr::select(KEGG_df_all,gs_name,gs_exact_source,gene_symbol)
kegg_list <- split(KEGG_df$gene_symbol, KEGG_df$gs_name) ##按照gs_name给gene_symbol分组

##GO
GO_df_all <- msigdbr(species = "Homo sapiens",
                     category = "C5")
GO_df <- dplyr::select(GO_df_all, gs_name, gene_symbol, gs_exact_source, gs_subcat)
GO_df <- GO_df[GO_df$gs_subcat!="HPO",]
go_list <- split(GO_df$gene_symbol, GO_df$gs_name) ##按照gs_name给gene_symbol分组

####  GSVA  ####
# geneset 1
geneset <- go_list
gsva_mat <- gsva(expr=expr, 
                 gset.idx.list=geneset, 
                 kcdf="Gaussian" ,#"Gaussian" for logCPM,logRPKM,logTPM, "Poisson" for counts
                 verbose=T, 
                 mx.diff =TRUE,# 下游做limma得到差异通路
                 min.sz = 10, # gene sets 少于10个gene的过滤掉
                 method = "ssgsea"# method=c("gsva", "ssgsea", "zscore", "plage")
                 )

write.csv(gsva_mat,"gsva_go_matrix.csv")

# geneset 2
geneset <- kegg_list
gsva_mat <- gsva(expr=expr, 
                 gset.idx.list=geneset, 
                 kcdf="Gaussian" ,#"Gaussian" for logCPM,logRPKM,logTPM, "Poisson" for counts
                 verbose=T, 
                 mx.diff =TRUE,# 下游做limma得到差异通路
                 min.sz = 10, # gene sets 少于10个gene的过滤掉
                 method = "ssgsea"# method=c("gsva", "ssgsea", "zscore", "plage")
)

write.csv(gsva_mat,"gsva_kegg_matrix.csv")