TCGA单基因高低分组的差异分析后的GSEA-GO和GSEA-KEGG联合富集分析教程
分析思路
- 对该单基因的表达水平的中位数作为阈值把样本分成高表达组和低表达组
- 按该基因的高低表达样本分组来做该癌症的转录组差异分析
- 获取差异基因的GO和KEGG通路基因集
- 对差异基因按logFC进行排序和GO或KEGG通路基因集做GSEA富集分析
- 在一张图中做GSEA富集分析结果的可视化和绘制多个GSEA top5富集通路的富集曲线
单癌肿按单基因高低分组的差异分析后的GSEA-GO富集分析
分析界面
分析结果
GO通路基因集的GSEA富集结果表格
以下是表格中各重要列名的详细解读：
- NES (Column E): Normalized Enrichment Score (归一化富集分数)
- 含义： 它是对 ES（富集分数）进行归一化处理后的结果，消除了基因集大小差异的影响，可以直接在不同通路之间进行比较。
- 如何看：
- 正值 (>0)： 表示该通路在你的实验组（或排序列表的顶部）中是激活/上调的。
- 负值 (<0)： 表示该通路在你的实验组中是抑制/下调的。
- 数值大小： 绝对值越大，富集程度越高。一般认为 |NES| > 1 才有意义。
- p.adjust (Column G): Adjusted p-value (校正后的 P 值)
- 含义： 由于同时分析了成百上千条通路，存在多重假设检验的问题，因此不能只看原始 P 值。这是经过 BH (Benjamini-Hochberg) 等方法校正后的 P 值，也常被称为 FDR (False Discovery Rate)。
- 如何看： 通常以 < 0.05 作为显著性的阈值。只有当 NES 绝对值较大且 p.adjust < 0.05 时，我们才认为这个结果是统计学显著且可信的。
- Description (Column B): Pathway Name (通路描述)
- 含义： 该基因集（通路）的具体名称，例如 "Nitrogen metabolism" (氮代谢)。这是你写文章或做生物学解释时用的名字。
- setSize (Column C): Gene Set Size (基因集大小)
- 含义： 该通路中包含的、且在你的测序数据中能找到的基因数量。
- 作用： 如果数值太小（例如 < 10），结果可能不稳定；如果数值太大（例如 > 500），通路可能太宽泛，缺乏特异性。
- enrichmentScore (Column D): ES (原始富集分数)
- 含义： 计算出的原始分数，反映基因集在排序列表顶端或底端的聚集程度。
- core_enrichment (Column K): Core Enrichment Genes (核心富集基因)
- 含义： 这一列非常实用。它列出了导致该通路富集的关键基因（通常用 / 分隔）。
- 作用： 这些就是该通路中贡献最大的基因（Leading Edge Genes）。如果你想挑选几个基因做 qPCR 验证或画热图，就从这一列里选。
- ID (Column A): 数据库中的唯一编号。
- pvalue (Column F): 原始 P 值，未经过多重检验校正，仅供参考。
- qvalue (Column H): 也是一种错误发现率的度量，功能类似 p.adjust，通常要求 < 0.25。
- rank (Column I): 达到 ES 峰值时在排序列表中的位置。
单癌肿按单基因高低分组的差异分析后的GSEA-KEGG富集分析
分析界面
分析结果
OmicsTools软件和分析教程介绍
前言和简介
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