文章目录
brief
上一篇学习记录写了ORA，其中ORA方法只关心差异表达基因而不关心其上调、下调的方向，也许同一条通路里既有显著高表达的基因，也有显著低表达的基因，因此最后得到的通路结果对表型的解释力度也不大。还有一些基因表达量的变化程度很小，但是其生物学功能可能很重要，那么该如何体现？
GSEA方法让通路的上下调分析成为可能，简单来说，先计算基因在不同组间表达量的log2FC，并以此从大到小进行排序，这样就得到了一个基因从上调到不变到下调的基因列表。然后，对于我们感兴趣的基因集，我们只需考察它们的成员是否富集在这个基因列表的上方（上调部分）或者下方（下调部分）即可判断这些基因集的上下调情况。
or like this:
优点：1.相比起GSA，GSEA 可以实现不再仅关注于差异基因，可以不受p-value以及log2FC阈值的影响，可以获得更多生物学功能变化的信息。
2.富集分数ES，实际上是k-s like test的统计量，所以ES主要表示基因集S的基因的log2FC的分布与不在基因集S的其他基因的log2FC的分布是否一致，当ES大于0并且具有统计学意义时，那我们可以说基因集S内基因相比其他基因表达上调。
统计学原理部分
需要补充的基础知识：
https://blog.csdn.net/jiangshandaiyou/article/details/136545010
其他注意事项
- GSEA中为了强调表型的变化，也就是表型间基因表达量的log2FC，算法调整了eCDF每个阶梯的上升高度。
在标准k-s的eCDF中，阶梯上升高度 是1/n，而在GSEA中，考虑到log2FC的权重，基因集S的eCDF的上升高
度随着S内不同基因的log2FC变化 ：
因此，在eCDF中，基因集S中的基因越是有着较大|log2FC|，其上升的阶梯就越大。
- 上面描述了在基因集S中的基因的上升阶梯高度，而不在基因集S中的其他基因的上升阶梯并不受log2FC的权重影响，并且与标准k-s检验的eCDF一致：
N表示所有基因的数量，NH表示感兴趣的基因集（基因集S）中包含的基因个数。所以，简单表示其上升阶梯高度即为:
- 随着x轴(ranked gene list)的位置不断变化,enrichment scores也在发生变化。ES的数学表达方式为，对基因集S的每个gene的eCDF求和。当ES为正时表示基因集S的基因富集在ranked gene list 的顶部，ES为负时表示基因集S的基因富集在ranked gene list 的底部。
转录组部分
R
library(clusterProfiler)
library(org.Hs.eg.db)
library(AnnotationDbi)
# step1
# get ranked gene list
df <- read.table("../out.tpm.csv",header = T,sep = ",",row.names = 1)
names <- rownames(df)[order(df$PBMC,decreasing = T)]
DEG_ranked <- sort(df$PBMC,decreasing = T)
names(DEG_ranked) <- names
head(DEG_ranked)
# MT-CO1 MT-ND4 MT-CO3 MT-CO2 MT-ND1 MT-ND2
# 35393.65 23674.00 22698.25 18457.70 17377.82 15141.74
# 所以最重要的输入ranked gene list 是一个整数型的向量，而且以gene symbol 作为 name
# step2
# get KEGG pathway informations
library(msigdbr)
hs_msigdb_df <- msigdbr(species = "Homo sapiens")
# Filter the human data frame to the KEGG pathways that are included in the curated gene sets
hs_kegg_df <- hs_msigdb_df %>%
dplyr::filter(
gs_cat == "C2", # This is to filter only to the C2 curated gene sets
gs_subcat == "CP:KEGG" # This is because we only want KEGG pathways
)
# step3
# Run gsva
gsea_results <- GSEA(
geneList = DEG_ranked, # Ordered ranked gene list
minGSSize = 10, # Minimum gene set size
maxGSSize = 500, # Maximum gene set set
pvalueCutoff = 0.05, # p-value cutoff
eps = 0, # Boundary for calculating the p value
pAdjustMethod = "BH", # Benjamini-Hochberg correction
TERM2GENE = dplyr::select(
hs_msigdb_df,
gs_name,
gene_symbol
)
)
head(gsea_results@result)
# gsea_result_df <- data.frame(gsea_results@result)
# Visualizing results
most_positive_nes_plot <- enrichplot::gseaplot(
gsea_results,
geneSetID = "HALLMARK_MYC_TARGETS_V2",
title = "HALLMARK_MYC_TARGETS_V2",
color.line = "#0d76ff"
)
most_positive_nes_plot
单细胞部分
R
#BiocManager::install("clusterProfiler",force = TRUE)
library(clusterProfiler)
library(Seurat) # 这里面有一个小的数据集 pbmc_small ，一会儿用它试手
library(tidyverse)
library(reshape2)
# getwd()
setwd("D:/")
data("pbmc_small")
Idents(pbmc_small)
Idents(pbmc_small) <- pbmc_small@meta.data$groups
deg <- FindMarkers(pbmc_small,ident.1 = "g1",ident.2 = "g2",min.pct = 0.01,
logfc.threshold = 0.01,thresh.use = 0.99, assay="RNA")
# 排序：根据log2FC rank高表达和地表达的基因
geneList <- deg$avg_log2FC
names(geneList) <- toupper(rownames(deg))
geneList <- sort(geneList,decreasing = T)
head(geneList)
# 获取gene set
# gmt 文件在MsigDB下载的
geneset <- read.gmt("h.all.v2023.2.Hs.symbols.gmt")
# head(geneset)
length(unique(geneset$term))
egmt <- GSEA(geneList, TERM2GENE=geneset,
minGSSize = 1,
pvalueCutoff = 0.99,
verbose=FALSE)
# head(egmt)
egmt@result
gsea_results_df <- egmt@result
rownames(gsea_results_df)
write.csv(gsea_results_df,file = 'gsea_results_df.csv')
# BiocManager::install("enrichplot",force = TRUE) <- 这里可视化
library(enrichplot)
gseaplot2(egmt,geneSetID = 'HALLMARK_EPITHELIAL_MESENCHYMAL_TRANSITION',pvalue_table=T)
gseaplot2(egmt,geneSetID = 'HALLMARK_MTORC1_SIGNALING',pvalue_table=T)