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，既有上调差异基因，也有下调差异基因，那么这条通路总体的表现形式究竟是怎样呢，是被抑制还是激活？或者更直观点说，这条通路下的基因表达水平在实验处理后是上升了呢，还是下降了呢？在这里我说下自己的观点，在传统的富集分析时，我们只需要一个差异基因的列表，根本不关心这个差异基因究竟是上调还是下调。这是因为，传统的富集分析根本不需要考虑基因表
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，
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
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
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
传统富集分析(基于超几何分布或者Fisher精确检验)：关注一列差异基因是否是随机分布在某一感兴趣的基因集中(某通路的基因)得到通路富集的结果时：(1)、一条通路中既有上调基因又有下调基因，无法确定这条通路总体的表现形式(是抑制还是激活)将上调和下调的差异基因分开进行分析。(1)这样分析会对结果产生偏倚，因为Fisher精确检验就是想要证明整个差异基因列表不是抽样得到的，如果将上下调基因分开，就对
这里我用的编辑工具还是6502Sim。第一步是确定容量：我写一个极短的汇编代码，16K容量就远远足够了。所以程序从$C000开始存放。图库大小也是最小就可以（即8K）。第二步是分派背景所在页和精灵所在页。不防定：背景=0页，精灵=1页。第三步是准备一个4K的背景用chr，和一个精灵用的chr。因为这次用不着显示精灵，所以精灵chr纯属是打酱油。不过也要用于填充，哪怕是4K的空白文件（字节要精确=4
干扰成因干扰源的发射信号（阻塞信号、加性噪声信号）从天线口被放大发射出来后，经过了空间损耗L，最后进入被干扰接收机。如果空间隔离不够的话，进入被干扰接收机的干扰信号强度够大，将会使接收机信噪比恶化或者饱和失真，引起接收机灵敏度的损失。NI （载波噪声干扰）针对5G，可以用下面统一的公式：NI(dBm)=-174dBm/Hz+N*10Log(BW)+NF，由于5G网管都是按照RB即进行统计的，故可以
基因集富集分析(Gene Set Enrichment Analysis, GSEA)，根据名称我们就可以知道这是一种对基因进行富集的工具和方法。其基本思想是使用预设定的基因集(通常是基因组注释信息或者来自前人、牛人的实验结果)，即将基因富集，把功能相似或者相同的基因进行组合，并最终以基因集的形式进行封装；然后将 case 和 control 组中差异表达的基因进行排序，之后检验两组中差异表达的基
大家应该对通路富集分析都很熟悉，如DAVID、超几何富集分析等。都是在大量文章中常见的通路富集方法，给大家介绍一个更加复杂的通路富集分析的前期数据处理包GSVA（gene set variation analysis）与gsea选择。GSVA是一种非参数的无监督分析方法，主要用来评估芯片核转录组的基因集富集结果。主要是通过将基因在不同样品间的表达量矩阵转化成基因集在样品间的表达量矩阵，从而来评估不
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
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
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
本文主要介绍如何利用Xgboost+LR构建分类模型，基于真实案例用R语言来实现该算法。 一、算法原理 Xgboost可以用来构造新特征变量，而LR则可以把原始特征和新特征集合起来构造模型，并计算各特征的显著性和权重系数。二、利用R构造Xgboost模型 原始数据，数据框格式，8个自变量，1个因变量，训练集共200万+数据，测试集90万+数据。# 利用xgboost包的xgb.create.fea
工作中用Excel制作的表格，经常会有零值，老板要求把0去除。今天分享几种快速去除或隐藏的方法。 方法一：查找替换法按Ctrl+H键，调出查找和替换窗口，查找内容输入：0，替换为不输入，勾选【单元格匹配】，点击【全部替换】按钮，最后【关闭】窗口返回工作区，单元格为0的就没有了。 方法二：自定义格式法1、全选表格，点击鼠标右键，选择【设置单元格格式】，调出设置单
GSEA（Gene Set Enrichment Analysis）是一种生物信息学的计算方法，用于确定是否存在这样一个基因集，能在两个生物学状态中显示出显著的一致性的差异。表达谱数据里的基因数目众多，我们需要对基因进行功能注释，看哪些基因属于同一通路，以及该通路上的上调、下调情况，这就是富集分析了。例如2019年4月在Cancer cell（PMID 30991027）上发表的一篇文章中有一张主
GSEA简介首先简单介绍一下GSEA，它是2005年在PNAS上发扬光大的方法，沿用至今，目的是看差异表达的基因在哪些基因集中富集。相比于Over-representation只关注显著差异表达的基因，GSEA分析纳入所有基因，将一些微弱但不显著的效应考虑在内。假设做了AHBA的10000个基因表达和大脑表征相关，其中300个基因经过检验是显著相关的，ORA富集分析这300个显著的基因，而GSEA
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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数值扩展Number.EPSTLONNumber.EPSTLON是规定的最小精度，如果两数之差小于Number.EPSTLON，则可以认为这两个数相等常用于浮点数计算二进制和八进制使用0b表示二进制，0o表示八进制，0x表示十六进制Number.isFinite()该方法检测一个数是否为有限数Number.isNaN()Number.isFinite()检查一个数值是否为NaNMath.trunc
