GSEA富集圖解析【文獻閱讀】
2025-04-28 16:32:35
來源/作者：普拉特澤-生物醫(yī)學(xué)整體課題外包平臺
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GSEA基因富集分析的定義
GSEA即基因集富集分析，是一種用于分析基因表達數(shù)據(jù)，以揭示特定功能或通路的基因集合富集程度的方法。具體而言，它通過評估預(yù)定義基因集在基于表型相關(guān)度排序的基因列表中的分布趨勢，來探究這些基因集對表型的潛在影響。打個比方基因集富集分析就像是一位尋寶者，在基因表達數(shù)據(jù)集中尋找特定功能的“基因?qū)毑亍?。它手持一份基因集清單，按照基因與表型的相關(guān)度排好序，然后搜尋這些基因集中的基因是否在排序中“聚集藏寶”，從而揭示它們對表型的潛在影響。
GSEA基因集富集分析的用途
揭示生物學(xué)通路和功能的活性：
幫助研究人員識別在特定條件下（如疾病狀態(tài)、藥物處理等）過程中哪些生物學(xué)通路或功能被激活或抑制。
比較不同組別之間的差異：
通過對比不同組別（如病例組和對照組）的基因表達數(shù)據(jù)，GSEA可以揭示哪些基因集在兩組之間存在顯著的富集差異。
發(fā)現(xiàn)潛在的生物標志物：
GSEA可以識別與特定表型（如疾病進展、治療效果等）密切相關(guān)的基因集，這些基因集可能包含潛在的生物標志物，用于疾病的診斷、預(yù)后評估或治療監(jiān)測。
轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)解讀：
在處理大量的轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)時，GSEA可以幫助減少數(shù)據(jù)維度，聚焦于功能上相關(guān)的基因集合，而不是分析單個基因。這有助于更快、更準確理解基因表達數(shù)據(jù)背后的生物學(xué)意義。
GSEA富集分析圖解析：
GO、KEGG、GSEA富集分析的差異：
GO分析基于基因本體，主要用來詳細描述基因和蛋白質(zhì)的功能。這個分析把基因的功能分成了三個方面：分子功能、生物過程和細胞組分。分子功能就是基因產(chǎn)物在分子層面上能做什么，比如有沒有酶活性，能不能結(jié)合其他分子等；生物過程則是一系列分子功能事件的總和，它們一起完成一個更大的生物學(xué)任務(wù)；細胞組分就是基因產(chǎn)物在細胞里的位置。GO分析更偏向于對單個基因的功能進行歸類和描述。
KEGG分析則主要是用來探討基因在特定的代謝通路或信號傳導(dǎo)通路中扮演的角色。它常用于分析差異表達基因在某些已知的生物學(xué)通路中是不是富集，也就是說，這些差異表達的基因是不是更傾向于集中在某些通路上。這樣，我們就能更深入地了解這些基因在生物體內(nèi)的作用和相互關(guān)系。
GSEA分析可以在不做差異分析的情況下，直接找到和性狀相關(guān)的通路或基因集合。這個分析方法非常靈活，可以用于任何基因集合，包括GO、KEGG等。這樣，我們就能更全面地了解哪些通路或基因集合和我們的研究性狀有關(guān)聯(lián)。
為何已經(jīng)做GO/KEGG富集分析了，還要再做GSEA?
GO和KEGG富集分析通常先篩選差異基因，再判斷這些差異基因在哪些通路或功能類別中存在富集。這種方法往往關(guān)注表達變化較大的基因，容易忽略一些表達變化不顯著但生物學(xué)意義重大的基因；GSEA則不同，它關(guān)注一組基因集合的整體行為，而不是單一基因的差異。通過對基因表達數(shù)據(jù)進行排序，GSEA能夠識別出那些整體表達變化不大但協(xié)同作用顯著的基因集，從而揭示生物學(xué)過程的整體模式。
GO和KEGG富集分析需要預(yù)先設(shè)定差異表達基因的閾值，這在一定程度上存在主觀性，且可能遺漏一些具有生物學(xué)意義但表達變化不顯著的基因。
GSEA則不受差異基因的限制，無需預(yù)設(shè)閾值篩選，可以分析任意感興趣的基因集，包括GO和KEGG基因集，從而更全面地挖掘基因表達數(shù)據(jù)中的生物學(xué)信息。
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