GSEA（Gene Set Enrichment Analysis）即基因集富集分析，該方法最早于2005年由Broad Institute研究所發(fā)表在PNAS雜志上，并提供了對(duì)應(yīng)的分析軟件GSEA和一個(gè)基因集數(shù)據(jù)庫(kù)，截止到當(dāng)前已被引用3萬多次。

通過KEGG、GO富集分析，我們能夠獲取差異基因顯著富集的通路和功能，及其對(duì)表型變化的潛在作用。但無法幫助我們知曉某條通路下差異基因的總體變化趨勢(shì)，以及對(duì)應(yīng)通路的狀態(tài)：到底是激活還是抑制狀態(tài)？此外，設(shè)置差異基因篩選閾值可能會(huì)漏掉一些在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上無顯著差異但實(shí)際有著重要生物學(xué)意義的基因。而GSEA則彌補(bǔ)了傳統(tǒng)富集分析的這些問題。GSEA使用所有基因而非僅差異基因進(jìn)行分析，找到那些差異不顯著但基因差異表達(dá)趨勢(shì)趨于一致的功能基因集，同時(shí)還能夠判斷對(duì)應(yīng)通路是處于被激活或抑制狀態(tài)。

GSEA分析分為三個(gè)步驟，分別為計(jì)算富集分?jǐn)?shù)、估計(jì)富集分?jǐn)?shù)顯著性水平和矯正多重假設(shè)驗(yàn)證（如下圖所示）。

我們主要對(duì)GO、KEGG、REACTOME、WIKIPATHWAY等數(shù)據(jù)集進(jìn)行GSEA分析。輸出對(duì)應(yīng)基因集的富集得分曲線圖、該基因集下的核心基因在所有樣本中表達(dá)量熱圖。

那么這個(gè)圖怎么解讀和在文章中描述呢？

接下來跟著小編學(xué)習(xí)3篇項(xiàng)目案例，一起增加GSEA的知識(shí)吧！

#項(xiàng)目案例1

文獻(xiàn)題目：Kir2.1-mediated membrane potential promotes nutrient acquisition and inflammation through regulation of nutrient transporters

發(fā)表期刊：Nature communications ?IF：17.694

合作單位：浙江大學(xué)

技術(shù)手段：轉(zhuǎn)錄組+代謝組

結(jié)果描述：GSEA分析顯示，在Gramicidin和KCl升高的情況下，自噬反應(yīng)功能顯著富集。

#項(xiàng)目案例2

文獻(xiàn)題目：A small molecule targeting ALOX12-ACC1 ameliorates nonalcoholic steatohepatitis in mice and macaques

發(fā)表期刊：Science Translational Medicine ?IF：19.319

合作單位：武漢大學(xué)

技術(shù)手段：轉(zhuǎn)錄組+蛋白質(zhì)組+代謝組

結(jié)果描述：GSEA分析顯示了與不同程度敲降A(chǔ)CC1的肝細(xì)胞中脂肪酸合成和分泌相關(guān)的途徑和基因的激活或抑制。①ACC1（#5）的輕微敲降對(duì)參與脂肪酸合成的基因表達(dá)的影響可忽略不計(jì)。②ACC1（#4）的部分敲降有效地抑制了參與脂肪生成和脂質(zhì)分泌的基因的mRNA和蛋白質(zhì)表達(dá)。③保留完整的ACC1（#8）時(shí)這些功能則實(shí)質(zhì)性激活。

#項(xiàng)目案例3

文獻(xiàn)題目：Multiple omics study identifies an interspecies conserved driver for nonalcoholic steatohepatitis

發(fā)表期刊：Science Translational Medicine ?IF：19.319

合作單位：武漢大學(xué)

技術(shù)手段：轉(zhuǎn)錄組+蛋白質(zhì)組+代謝組

結(jié)果描述：為了進(jìn)一步探索脂肪毒性誘導(dǎo)的NASH的分子機(jī)制，作者通過基因集富集分析（GSEA）研究了四個(gè)物種的NASH和對(duì)照肝臟之間的花生四烯酸（AA）途徑的核心基因。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，ALOX12是AA代謝途徑中的核心酶，是在所有物種中對(duì)NASH中AA途徑的激活貢獻(xiàn)最大的保守基因。

基于上述3篇案例，對(duì)GSEA分析結(jié)果的使用可總結(jié)如下：

首先看FDR（P-adjust）或者P-value是否顯著（＜0.05），表示在該功能基因集顯著富集；

其次看NES（Normalized ES）值，為正值時(shí)表示在左側(cè)分組中激活、右側(cè)分組中抑制，為負(fù)值時(shí)表示在左側(cè)分組中抑制、右側(cè)分組中激活。

GSEA分析的使用的方法可參考更多文章喲~

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