GSEA富集圖解析【文獻閱讀】
2025-04-28 16:32:35
來源/作者：普拉特澤-生物醫學整體課題外包平臺
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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據，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，它通過評估預定義基因集在基于表型相關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，在基因表達數據集中尋找特定功能的“基因寶藏”。它手持一份基因集清單，按照基因與表型的相關度排好序，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、藥物處理等）過程中哪些生物學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）的基因表達數據，GSEA可以揭示哪些基因集在兩組之間存在顯著的富集差異。
發現潛在的生物標志物：
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、預后評估或治療監測。
轉錄組數據解讀：
在處理大量的轉錄組數據時，GSEA可以幫助減少數據維度，聚焦于功能上相關的基因集合，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據背后的生物學意義。
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物在分子層面上能做什么，比如有沒有酶活性，能不能結合其他分子等；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任務；細胞組分就是基因產物在細胞里的位置。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的作用和相互關系。
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聯。
為何已經做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意義重大的基因；GSEA則不同，它關注一組基因集合的整體行為，而不是單一基因的差異。通過對基因表達數據進行排序，GSEA能夠識別出那些整體表達變化不大但協同作用顯著的基因集，從而揭示生物學過程的整體模式。
GO和KEGG富集分析需要預先設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，無需預設閾值篩選，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據中的生物學信息。
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