我一直强调：数据挖掘的核心是缩小目标基因！
各种数据挖掘文章本质上都是要把目标基因集缩小，比如表达量矩阵通常是2万多个蛋白编码基因，不管是表达芯片还是RNA-seq测序的，采用何种程度的差异分析，最后都还有成百上千个目标基因。如果是临床队列，通常是会跟生存分析进行交集，或者多个数据集差异结果的交集，比如：多个数据集整合神器-RobustRankAggreg包 ，这样的基因集就是100个
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2024-09-29 10:57:52
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医学和生信笔记，专注R语言在临床医学中的使用，R语言数据分析和可视化。主要分享R语言做医学统计学、meta分析、网络药理学、临床预测模型、机器学习、生物信息学等。前几天有小伙伴问怎么能批量进行wilcoxon检验，我立马就想到了rstatix包。然后才是for循环。接下来就演示下怎么批量进行检验。使用tidyverse系列和base R 两种方法。既然要优雅，就必须少不了tidyverse系列！这
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2023-08-12 14:20:52
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r语言基因富集分析GSEA是一种常用于分析基因表达数据的方法，其主要目标是判断一组预先定义的基因集合在不同条件下的表达差异。通过富集分析，研究人员能够识别出在特定条件或生物过程中显著上调或下调的基因集合，从而帮助解释复杂的生物现象。在这篇博文中，我将分享如何使用R语言进行基因富集分析GSEA，整个过程包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、服务验证和扩展部署。
### 环境预检
在开始之前
本文作者蒋刘一琦，自嘲是一个有艺术追求的生信狗，毕业于浙江大学生物信息学专业，目前在复旦大学就读研究生，研究方向为宏基因组。在生物信息领域我们常常使用 R 语言对数据可视化。在对数据可视化的时候，我们需要明确想要展示的信息，从而选择最为合适的图突出该信息。本系列文章将介绍多种基于不同 R 包的作图方法，希望能够帮助到各位读者。
什么是热图(Heatmap) 热图是一个以颜色变化来显示数
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2023-07-16 16:32:24
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欢迎关注”生信修炼手册”!在之前的文章中，我们分享了多个基因差异分析的可视化，使用的是ggpubr这个R包，ggpubr在标记p值时，可以根据指定的差异分组自动添加组间的连线，非常方便，但是无法指定添加的p值的位置，在某些时候会缺乏灵活性，今天要介绍的是另外一个R包ggsignif，其帮助手册链接如下https://cran.r-project.org/web/packages/ggsignif/
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2024-02-04 21:06:16
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在学习单细胞数据的时候，使用 R 语言进行下游分析，作为生信工程师或者说是大数据工程师，甚至是程序员都无法记住所有 R 语言的使用，好记性不如烂笔头，记录下来（2022年7月13日）： 1、biocondauctor 使用 官方网址：http://bioconductor.org/ 点击 Install 之后：Bioconductor 安装其他的包代码：BiocManager::install()
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2023-08-09 13:12:08
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input#step6-单细胞差异分析后的gsea富集分析
# 从中选取一种细胞类型进行二分组的GSEA分群
#挑选一种细胞类型进行二分组的GSEA分析（此处挑选毒性T细胞进行分析）
# 一：加载R包并制作genelist -------------------------------------------------------
rm(list = ls())
library(Seurat
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2023-07-28 13:37:25
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目录1.2遗传算法简介1.2.1遗传算法概要1.2.2遗传算法的运算过程1.2.3遗传算法的手工模拟计算示例1.3遗传算法应用1.3.1各种求解方法1.3.2遗传算法特点遗传算法应用参考资料1.2遗传算法简介遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。最早由Holland教授提出，起源于60年代对自然和人工自适应系统的研究。1.2.1遗传算法概要对于一个求
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2023-11-11 20:57:53
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GSEA定义Gene Set Enrichment Analysis (基因集富集分析)用来评估一个预先定义的基因集的基因在与表型相关度排序的基因表中的分布趋势，从而判断其对表型的贡献。其输入数据包含两部分，一是已知功能的基因集 (可以是GO注释、MsigDB的注释或其它符合格式的基因集定义)，一是表达矩阵，软件会对基因根据其于表型的关联度(可以理解为表达值的变化)从大到小排序，然后判断基因集内每
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2024-07-28 14:53:34
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# R语言 GSEA富集分析入门指南
富集分析（Gene Set Enrichment Analysis，GSEA）是一种统计方法，用于确定一组基因在不同生物状态下的表达差异是否显著。在本篇文章中，我们将详细介绍如何使用R语言进行GSEA富集分析。我们分步进行，确保你能够顺利完成整个过程。
## 流程概述
下面是GSEA分析的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
library("clusterProfiler")
library("org.Hs.eg.db")GO分析与KEGG分析GO分析需要一个基因 symbol列表，列表中为差异表达基因。一、读入数据result<- read.csv(file = "Results/gleason high vs low_DESeq2差异分析/gleason high vs low_result.csv", h
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2023-08-30 15:53:42
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今天在讨论群看到有群友提问 单基因GSEA怎么做？。之前也看到过这个概念，但一直不清楚这个单是什么含义，一直以为是用单个基因做GSEA。如果之前看过生信宝典的一文掌握GSEA，超详细教程，一定会特别熟悉GSEA的原理和操作流程。当然越是理解，越是想不明白单个
原创
2023-05-02 22:20:58
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常见的基因功能富集分析方法可以认为分两代。(1)第一代:基于目标基因集预筛选的功能富集分析方法基本步骤包括两步：(a)从背景基因集合，按照一定固定阈值(例如，是否差异显著)筛选目标基因集。这属于一个二分类的策略，例如将基因分为差异表达与无差异表达的。(b)通过一些统计方法(例如，超几何检验)证明目标基因集(例如差异表达基因)的基因更多集中在某些通路中。第一代富集分析方法，简单易懂，所以我们常见的结
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2023-06-20 14:46:06
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SOM自组织映射神经网络模型 的R语言实现 笔者前言: 最近发现这个被发明于1982年的方法在如今得到了极为广泛的应用，在提倡深度学习的时候，基于聚类的神经网络方法被众多人青睐。但是呢， 网上貌似木有人贴出关于SOM模型的R语言实现，我就抛砖引玉一下。一、SOM模型定义与优劣 自组织映射 ( Self Organization Map, SOM )神经网络是较为广泛应用于聚类的神经网络
文章目录RNA-seq 数据分析流程相关软件安装下载数据sra转fastq格式数据质控数据质控，过滤低质量reads，去接头比对首先下载参考基因组及注释文件，建立索引比对sam文件转bam为bam文件建立索引reads的比对情况统计计数 counts差异基因分析RNA-seq 数据分析流程相关软件安装可以安装 conda,在后续其他软件安装时非常好用。可自行百度进行安装
可根据文献调研，转录组数据
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2024-06-25 18:34:08
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文章目录GB_ACC转换成基因直接利用GEO分析**GB_ACC的第二种方法（繁琐）**不允许有重复的'row.names'解决问题 GB_ACC转换成基因直接利用GEO分析在上个系列中，我们记住了 GB_ACC ，但制作热图，需要我们将其转换成基因名，如果你已经转换好了或者不需要制作热图，前参考后续系列。方法1（推荐）如下图示意，将GB_ACC转换成基因名。 上图选项框勾选后，就会出现对应的列
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2024-03-31 19:53:56
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Gene Set Enrichment Analysis (基因集富集分析)用来评估一个预先定义的基因集的基因在与表型相关度排序的基因表中的分布趋势，从而判断其对表型的贡献。 其输入数据包含两部分：一是已知功能的基因集 (可以是GO注释、MsigDB的注释或其它符合格式的基因集定义)；一是表达矩阵，软件会对基因根据其于表型的关联度(可以理解为表达值的变化)从大到小排序，然后判断基因集内每
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2023-12-02 05:52:45
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基因表达数据分析和实验设计密不可分，总体来说，实验设计有两大类思路：一类是时间序列分析，主要思想是测定基因多个时间点的表达值，通过聚类和主成分分析等分析手段寻找调控基因，进而研究其深层机制；第二类是基因表达差异的限制性分析。 所谓
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2024-10-17 18:35:17
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在完成差异基因表达分析之后，自然而然可以想到GSEA分析（gene set enrichment analysis，基因集富集分析），这个分析需要使用基因差异表达的信息和一系列基因集进行。分析结果是这个基因集的标准化富集分数和相应的p值。 注意，本文使用的是fgesa这个R包，不是常见的c
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2024-06-07 21:24:24
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今天在讨论群看到有群友提问 单基因GSEA怎么做？。之前也看到过这个概念，但
原创
2023-05-02 22:21:04
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