01—什么是P-VALUE?请用自己的语言简要概括，并举一例子在假设原假设（H0）正确时，出现现状或更差的情况的概率。在生物信息学差异分析的表达图中，p-VALUE代表的是显著差异，p值越小，代表这个基因的表达越显著，举例：H0:硬币均匀，正反出现概率各为1/2。这次实验我们抛10次硬币，发现有8次反面，那么在这里面出现的现状和更差的情况是8,9,10,0,1,2 &nb
GSVA的简介
Gene Set Variation Analysis，被称为基因集变异分析,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，从而来评估不同的代谢通路在不同样品间是否富集。其实就是研究这些感兴趣的基因集在不同样品间的差异，或者寻找比较重要的基因集，作为一种分析方法，主要是是为了从生物信
1. 简介 GSEA 是 2003 年提出来的一种对表达谱芯片进行分析的方法,并被编制成软件。它的主要目的就是确定预先定义的基 因集(具有相同或相似的功能,或位于同一染色体相邻位点的一群基因)在表达谱芯片结果中是否有显著性。 GSEA 分析过程分为 5 步: 1. 基因知识库的获得; 2. 根据基因表达谱数据对所有基因进行排序; 3. 计算富集得分(enrichment score,ES); 4.
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2024-05-25 22:07:48
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GSEA分析一、GSEA介绍二、GSEA原理2.1 数据矩阵文件2.2 GSEA计算中几个关键概念1. Ranked Gene List L的排序算法2. 计算富集得分 (ES, enrichment score).3. 评估富集得分(ES)的显著性。4. ES标准化5. 多重假设检验校正（q-value）。6. RANK7. Leading-edge subset8. LEADING EDGE
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2024-03-29 23:43:46
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富集分析是生物医学论文中非常常见的一类分析，例如GO富集分析，Pathway富集分析等。其结果一般包括以下几个要素：1，名字（GO term或者KEGG description）；2，该名字中包含的基因；3，该名字中包含的基因的P值等。常见的绘图包括：气泡图，条形图。今天我们利用GOplot R包，来绘制一个弦图（chord plot）。弦图简介：下面这个圆形的、错综复杂的图就是弦图，属于圈图的一
在前面两篇文章中，笔者已经介绍了两种聚类算法，同时还通过sklearn完成相应的示例。但是，到目前为止笔者还没有介绍如何来聚类的经过进行评估。这接下来的这篇文章中，笔者将会介绍在聚类算法中几种常见的评估指标，以及其中两种相应的原理。同时，如果不用关系其具体计算过程的，可以直接阅读第三部分即可。如同之前介绍的其它算法模型一样，对于聚类来讲我们同样会通过一些评价指标来衡量聚类算法的优与劣
GO的主要用途之一是对基因组进行富集分析。例如，给定一组在特定条件下上调的基因，富集分析将使用该基因组的注释发现哪些GO术语被过度表示（或未充分表示）。 富集分析工具 用户可以直接从GOC网站的主页进行浓缩分析
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2024-05-07 16:00:43
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GEO数据库中的数据是公开的，很多的科研工作者会下载其中的数据自己去分析，其中差异表达分析是最常见的分析策略之一，为了方便大家更好的挖掘GEO中的数据，官网提供了一个工具GEO2R, 可以方便的进行差异分析。从名字也可以看出，该工具实现的功能就是将GEO数据库中的数据导入到R语言中，然后进行差异分析，本质上是通过以下两个bioconductor上的R包实现的GEOquerylimmaGEOquer
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
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2024-05-27 19:25:34
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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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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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segmatch是一个提供车辆的回环检测的技术，使用提取和匹配分割的三维激光点云技术。分割的例子可以在下面的图片中看到。该技术是基于在车辆附近提取片段（例如车辆、树木和建筑物的部分），并将这些片段与从目标地图中提取的片段相匹配。分段匹配可以直接转化为精确的定位信息，从而实现精确的三维地图构造和定位。在先前记录的部分（白色）和最近观察到的部分（彩色）之间，匹配的段的实例用绿色线显示在下面的图像中。该
（全文约6600字）1. 富集分析1.1. 富集分析概念富集分析富集分析，本质上是对数据的分布检验，如果分布集中在某个区域，则认为富集。常用的分布检验方法有卡方检验、Fisher精确检验以及KS检验等方法。生物信息学领域的富集分析在 背景基因集(N) 下获得 一组特定基因集(S) ，S可能是基因列表，表达图谱，基因芯片等形式。在预先构建好基因注释数据库(例如GO,KEGG等)已对背景基因集(N)根
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2023-08-30 20:34:28
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众所周知，数据是当今 IT 领域的一切。此外，这些数据每天都在大量增长。早些时候，我们常谈论千字节和兆字节。但是现在，我们谈论的是TB、PB。单纯的数据是没有意义的，直到它变成有用的信息和知识，进而帮助管理层进行决策。为此，我们在市场上调查了一些常用的大数据软件。这些软件可用于完成对数据进行存储、分析、报告等工作。15款使用最多的大数据分析工具 下面介
GO和KEGG富集分析文章目录GO和KEGG富集分析@[toc]1. 将差异表达结果的基因名称转化为id2. GO富集分析3. GO圈图绘制4. KEGG富集分析5. KEGG圈图绘制1. 将差异表达结果的基因名称转化为id因为GO和KEGG分析需要用到id，所以这一步需要将基因名字转换为id。具体步骤如下：新建空白文件夹，将差异分析得到的diff.xls复制粘贴到文件夹中因为在这里只需要diff
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2023-10-03 16:43:49
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何为功能富集分析？功能富集分析是将基因或者蛋白列表分成多个部分，即将一堆基因进行分类，而这里的分类标准往往是按照基因的功能来限定的。换句话说，就是把一个基因列表中，具有相似功能的基因放到一起，并和生物学表型关联起来。何为GO和KEGG？为了解决将基因按照功能进行分类的问题，科学家们开发了很多基因功能注释数据库，。这其中比较有名的一个就是Gene Ontology（基因本体论，GO）和Kyoto E
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2023-07-02 16:47:58
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概念：基因富集分析是指对于给定一组基因根据基因组注释信息（GO、KEGG）对基因进行聚类分析，即给定的基因是不是GO中的一个功能（或KEGG中的一个通路）。基因的功能富集的目的是说明给定的基因集对哪些功能的影响有针对性的，不是随机影响的。原理：基因富集分析是通过研究给定的基因集在功能节点上是否过出现得到关注的基因集显著注释的功能节点。通常利用超几何分布等方法计算给定基因集在某个功能（或通路）上的P
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2023-08-18 16:00:29
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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 |
|------|------
主要目标：理解这个代码的主要的思路。想分析一下老师的这个富集分析的主要的思路是什么？ 一行一行的理解这个代码。# Get cell type mean of each gene
cellTypeMean <- t(apply(dat, 1, function(v) {
tapply(v, droplevels(factor(cellSubtypes, levels=subtypeOrder
对于转录组分析，差异基因筛选完成后，就算是成功一大半了。接下来就可进行下游分析了。首先最常见的就是对上下调基因的富集分析了，富集分析我们之前出过一期R语言版本的：clusterProfiler：基因功能富集分析的惊喜之作这里就不再赘述了，我们介绍一款NCS文章比较喜欢的、出现率较高的功能富集工具---Metascape (https://metascape.org/gp/index.html)。图
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2023-09-15 18:32:32
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