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数据分析:转录组差异fgsea富集分析

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文章目录

    • 介绍
    • 加载R包
    • 数据链接
    • 导入数据
    • 数据预处理
    • DE testing: 2BP vs no-BP
      • 比较
      • limma-voom
    • Load steroid data
    • In No-BP patients
    • In 2BP patients
    • Compare gene expression vs bacterial mass
    • 其他
    • 系统信息

介绍

转录组差异fgsea富集分析是一种基于基因集的富集分析方法,它关注的是整个基因集的协同变化,而不是单个基因的表达水平变化。这种方法特别适用于时间序列数据或具有定量属性的样本,因为它不需要将样本分组并对每个分组单独进行富集分析,而是可以直接对整体数据集进行处理。

fgsea富集分析的主要步骤包括:

  1. 基因排序:将基因按照在两类样本中的差异表达程度进行排序。
  2. 基因集富集检验:检验预先设定的基因集合是否在这个排序表的顶端或者底端富集,从而判断此基因集内基因的协同变化对表型变化的影响。
  3. 统计显著性评估:通过计算富集分数(Enrichment Score, ES)和进行统计测试(如排列测试),来评估基因集的富集是否具有统计学意义。

fgsea富集分析的优势在于:

  • 整体分析:从整体基因表达数据出发,关注整个基因集的协同变化,而不是单个基因的变化。
http://www.lryc.cn/news/482042.html

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