GSEA分析原理及流程方法【百迈客生物】

GSEA的输入是一个基因表达量矩阵，样本分成A和B两组，首先按照差异表达程度对所有基因进行排序。排序后的基因列表，顶部是上调的差异基因，底部是下调的差异基因。原理有些复杂，但是网友的解释简明易懂——给定一个排序的基因表L（待分析的数据集）和一个预先定义的基因集S (比如某个代谢通路的基因集，基因组上物理位置相近的基因，或同一GO注释下的基因)，GSEA的目的是判断S里面的成员在L中是随机分布还是主要聚集在L的顶部或底部。这些基因排序的依据是其在不同表型状态下的表达差异，若基因集S的成员显著聚集在L的顶部或底部，则说明此基因集成员对表型的差异有贡献，也是我们关注的基因集。

常见的GSEA富集分析的结果图形有3种类型，分别为如图1所示的标准GSEA富集分析图形；图2所示GSEA富集总的结果图形；图3所示的GSEA富集分析结果点阵图。