GSEA軟件的使用方法是什么,針對這個問題,這篇文章詳細介紹了相對應(yīng)的分析和解答,希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。
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Gene Set Enrichment Analysis是一種富集算法,由Broad Institute研究所的科學家提出,算法核心示意如下
需要兩個輸入元素,一個就是排序好的基因列表,這里的排序的規(guī)則是展現(xiàn)兩組間的差異,比如按照Foldchange的值進行排序,第二個就是基因的注釋集合,然后運行KS檢驗計算Enrichment Score(ES),用置換檢驗評估ES的可靠性。
Broad Institute研究所的科學家同時還提供對應(yīng)的分析軟件GSEA
,該軟件是java語言開發(fā)的圖形界面軟件,簡單易用,下載地址如下
http://software.broadinstitute.org/gsea/downloads.jsp
官網(wǎng)提供了多種下載方式,推薦直接下載jar文件,示意圖如下
如下所示,運行GSEA分析,需要兩個基本元素,第一個就是表達譜數(shù)據(jù),可以是芯片數(shù)據(jù),也可以是rna-seq的定量結(jié)果,第二個就是基因集數(shù)據(jù)庫,官網(wǎng)對于human提供了MSigDB
數(shù)據(jù)庫,當然你也可以自己定義基因集。
在實際操作時,第一步首先是導入數(shù)據(jù),有以下4種數(shù)據(jù)需要導入,由于在windows平臺操作,通過特定的后綴來識別文件格式
表達量文件,可以是芯片,也可以是rna-seq的定量結(jié)果,后綴為gct
, 示意如下
該文件是\t
分隔的純文本文件,第一行內(nèi)容總是為#1.2
, 表示版本,第二行表示表達量矩陣的維度,第一個值對應(yīng)探針探針/基因個數(shù),第二個數(shù)值代表樣本個數(shù),第三行是表達量矩陣的表頭,前兩列固定是NAME
和Description
, NAME
是基因ID或者探針I(yè)D,必須保證唯一,Description
表示描述信息,如果沒有,可以用na
填充,后面每列對應(yīng)一個樣本。
樣本的分組文件,后綴為cls
, 示意如下
第一行為空格或者\t
分隔的3個數(shù)值,第一個數(shù)值表示樣本總數(shù),第二個數(shù)值表示樣本對應(yīng)的分組數(shù)目,第三個數(shù)值總是1
。
第二行以#
開頭,指定不同分組的名字;第三行的每個字段代表一個樣本,順序和表達量文件中的樣本順序一致,只不過將樣本名用對應(yīng)的分組名字表示。
基因集文件,有多種格式,常用的有gmt
和gmx
, gmt
示意如下
每一行代表一個基因集合,第一列為基因集合的名字,必須唯一,第二列為描述信息,如果沒有就用na
填充,后面的列為該集合下的基因,每列之間用\t
分隔。gmt
格式示意如下
和gmt
相反,gmt
中每一列代表一個基因集合,第一行為基因集合的名字,必須唯一,第二行為描述信息,如果沒有就用na
填充,其他行為該集合下的基因。
當提供了芯片數(shù)據(jù)時,可以導入chip
類型的文件,該文件保存的是探針和基因之間的對應(yīng)關(guān)系,后綴為chip
, 示意如下
第一列為探針I(yè)D, 表頭為Probe_Set_ID
,第二列為探針對應(yīng)的基因,表頭為Gene Symbol
, 第三列為探針描述信息,沒有就用na
填充。
通過Load Data
,首先將以上幾種文件導入軟件中,然后點擊Run GSEA
菜單,選擇對應(yīng)的各種文件
phenotype labels
用于指定組間比較的順序,明確哪一組作為control組。
上文中提到,GSEA需要兩個輸入元素,排序好的基因列表和基因集合,當導入表達量數(shù)據(jù)和分組信息后,GSEA會自動計算分組將的差異值,然后根據(jù)這個差異值對基因進行排序,支持的統(tǒng)計量有以下幾種,其中
默認的算法為signal2noise
, 可以在Basic fields
中進行調(diào)整,這個參數(shù)可以在``示意如下
當所有參數(shù)都設(shè)置好之后,點擊下方的Run
按鈕即可運行。
關(guān)于GSEA軟件的使用方法是什么問題的解答就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助,如果你還有很多疑惑沒有解開,可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識。
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