Identification of molecular correlations of RBM8A with autophagy in Alzheimer's disease二. 文章思路 三. 结果解读1.识别AD中差异表达的基因作者探索RBM8A在AD中的作用使用的是GSE33000数据集，样本为310AD患者 VS 157 norm，用limma包进行差异分析A：箱线图展示RBM
欢迎关注”生信修炼手册”!在解读传统的富集分析结果时，经常会有这样的疑问，一个富集到的通路下，既有上调差异基
原创
2022-06-21 06:13:12
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# 使用R语言进行GSEA山峦图绘制的探索
基因集富集分析（GSEA）是一种用来判断基因集在不同生物条件下是否有显著表达差异的统计方法。通过GSEA，研究人员可以探索基因网络和生物过程的富集情况，从而对生物学趋势和机制进行更深入的解读。本篇文章将指导您如何在R语言中进行GSEA分析，并绘制山峦图（ridge plot）。
## 1. 准备工作
在使用R进行GSEA分析之前，您需要确保您安装了
生信宝典之前总结了一篇关于GSEA富集分析的推文——《GSEA富集分析 - 界面操作》，介绍了GSEA的定义、GSEA原理、GSEA分析、Leading-edge分析等，是全网最流行的原理+操作兼备教程，不太了解的朋友可以点击阅读先理解下概念 （为了完整性，下面也会摘录一部分）。GSEA案例解析介绍GSEA分析之前，我们先看一篇Cell文章(https://sci-hub.tw/10.1016/j
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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1.1曼哈顿图曼哈顿图，Manhattan plot，它是把GWAS分析之后所有SNP位点的p-value在整个基因组上从左到右依次画出来。为了可以更加直观地表达结果，通常都会将p-value转换为-log10(p-value)。这样的话，基因位点-log10(p-value)在Y轴的高度就对应了与表型性状或者疾病的关联程度，关联度越强（即，p-value越低）就越高。而GWAS研究中，一般p-v
接触生物信息有段日子了，自己也发表了几篇数据挖掘的文章，感觉数据挖掘很大程度上来说是在做两件事：1.比较(异同) 2.富集(特征)。举个例子来说，如果我们对control-treatment做差异表达分析，算法会给出的差异表达基因list，按照某个统计量，比如fold change，也就是control相较于treatment的变化倍数，从小到大排序，得到一个rank list,怎么从这个list
质量测序基于 fastqc 快速地对测序数据进行质量评估,得到两个文件，一个是html的网页文件，一个是zip压缩文件。html文件就是我们质量评估的报表。序列测序质量统计此图中的横轴是测序序列第1 个碱基到第151个碱基，纵轴是质量得分，即20表示0.01的错误率，30表示0.001的错误率。图中红线表示中值，图中蓝色的细线是各个位置的平均值的连线1.为什么一个样本会有两张图? ----答：测序
箱形图，也叫盒须图，盒式图，boxplot。有95%的把握猜中你现在已经不太确定，这图中有几条线？每条线代表什么意思？中间的那条线代表的究竟是算数平均数还是中位数，还是众数？ 再问的深点，箱形图存在的意义为何？之于数据分析的实践意义在哪里？ 接下来，带你从概念开始，一步步剖析箱形图以及背后的故事。 1.什么是箱形图？ 箱图的发明者John Tukey。Tuk
前言刚刚结束了本年度的最后一次扩增子课程和宏基因组课程(都是爆满，2020年的课程提前开始报名了。就看后面的转录组和单细胞课程的参与度了)，数据分析得到的大部分结果都可以用ImageGP绘图展示。在运行流程之余，收到学员的反馈，说希望有一个手册来熟悉网站有哪些功能。在此之前，我们也零星收到一些关于网站的使用咨询和功能建议，因次借这次的ImageGP答疑，来给ImageGP正正名，是的，它不是ima
GSEA文件准备setwd("F:\\GEO\\GEO芯片数据/")
##下载好的载入
load('GSE35896_eSet.Rdata')
a=gset[[1]]
##取出第一个元素赋值给一个对象a
dat=exprs(a)
#a现在是一个对象，取a这个对象通过看说明书知道要用exprs这个函数，该函数得到表达矩阵
#现在 得到的dat就是一个表达矩阵，只不过基因的ID是探针名
dim
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2023-06-25 13:04:35
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引入： Functional annotation enrichment analysis的缺点： 1、sampling issue 2、cut off bias 人为决定p值 3、lost mild changes 丢掉了改变小的那些基因
而GSEA避免了以上的缺点。
GSEA结果生成原理：
Phit就是只当前黑线对应的基因，处于你富集分析的gene
一.GSEA基础知识定义 GSEA：Gene Set Enrichment Analysis，基因富集分析。 集：在以前的实验中发表的数据或表达谱上共表达的基因信息数据集合，通俗一点就是某一个通路(相关的所有基因的总和)。分析什么参考文章：学习基因通路富集分析软件GSEAGSEA学习笔记(本篇笔记的主要参考来源)我们在利用DESeq2、edgeR或者Llimma进行差异分析笔尖后，会得到一个列表，
倒排索引是我们所熟知的，正排索引是什么，es还用到这个？当我们在很多数据中查询某些内容时，倒排索引会一个一个的去遍历完所有的倒排索引“表”然后再分组聚合，但是也许在前面的搜索中以及找到了我们想要的结果只是倒排索引不知道，这样显示不是很好，为了应对这种情况，正排索引闪亮登场！ 正排索引： doc value 的数据结构，核心原理同倒排索引，写入磁盘文件、os
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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实现GSEA（基因集富集分析）的JAVA错误的过程
## 1. 流程概述
下面是实现GSEA JAVA错误的整个流程概述，可以用表格展示步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备GSEA分析所需的数据和参数 |
| 2 | 进行基因表达矩阵的预处理和标准化 |
| 3 | 计算基因集的富集得分 |
| 4 | 进行统计显著性分析 |
| 5 | 可视化富集分析
基因富集分析（Gene Set Enrichment Analysis，GSEA）是一种针对全基因组表达谱芯片数据的分析方法，将基因与预定义的基因集进行比较。即综合现有的对基因的定位、性质、功能、生物学意义等信息基础，构建一个分子标签数据库，在此数据库中将已知基因按照染色体位置、已建立基因集、模序、肿瘤相关基因集和GO基因集等多个功能基因集进行分组与归类。通过分析基因表达谱数据，了解它们在特定的功
什么是GSEA富集分析当我们设置好分组实验最后获得各组对基因的表达矩阵时，我们通常希望得到不同分组中具有差异表达的基因。如果进行常规差异分析，通过log2fc筛选差异基因，就是将筛选差异基因的标准聚集在单个基因的差异表达上。而实际上每个基因的差异表达造成的表型差异有所不同，有些基因虽然差异表达较小，但会造成较大的生理功能变化。并且生理功能通常是由一系列基因调控的，所以只将筛选标准聚集在单个基因差异
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
快速目录链接GSEA分析简介分析步骤1、准备数据（1）表达数据文件（2）表型标签文件2、数据导入3、参数设置及运行4、结果分析 GSEA分析简介基因集富集分析（GSEA）是一种计算方法，用于确定一组定义好的基因是否在两种生物状态（如表型）之间显示出统计上显著的一致性差异。分析步骤首先在官网下载软件：软件下载1、准备数据使用GSEA时，可以提供四个数据文件：表达数据集文件、表型标签文件、基因集文件
