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1. 什么是GSEA？

Gene Set Enrichment Analysis (GAES，基因集富集分析)用來(lái)評(píng)估一個(gè)預(yù)先定義的基因集的基因在與表型相關(guān)度排序的基因表中的分布趨勢(shì)，從而判斷其對(duì)表型的貢獻(xiàn)。

2. 有GO/KEGG富集分析了，為什么還要做GSEA？

l?GO/KEGG富集分析是先篩選差異基因，再判斷差異基因在哪些注釋的通路存在富集；這涉及到閾值的設(shè)定，存在一定主觀性并且只能用于表達(dá)變化較大的基因，即我們定義的顯著差異基因。

l?GSEA則不局限于差異基因，不需要指定閾值（p值或FDR）來(lái)篩選差異基因，我們可以在沒(méi)有閾值限制的情況下分析我們感興趣的基因集，而這個(gè)基因集不一定是顯著差異表達(dá)的基因。GSEA分析可以將那些GO/KEGG富集分信息中容易遺漏掉的差異表達(dá)不顯著卻有著重要生物學(xué)意義的基因包含在內(nèi)。

3. GSEA原理是什么？

給定一個(gè)排序的基因表L（基因表達(dá)矩陣）和一個(gè)預(yù)先定義的基因集S (可以是GO注釋、MsigDB的注釋或其它符合格式的基因集定義)，GSEA的目的是判斷S里面的成員s在L里面是隨機(jī)分布還是主要聚集在L的頂部或底部。這些基因排序的依據(jù)是其在不同表型狀態(tài)下的表達(dá)差異，若研究的基因集S的成員顯著聚集在L的頂部或底部，則說(shuō)明此基因集成員對(duì)表型的差異有貢獻(xiàn)，也是我們關(guān)注的基因集。

上個(gè)圖展示一波：

4. GSEA圖怎么看？

1)?富集得分?(ES, enrichment score)：反應(yīng)基因集成員s在排序列表L的兩端富集的程度。計(jì)算方式是，從基因集L的第一個(gè)基因開始，計(jì)算一個(gè)累計(jì)統(tǒng)計(jì)值。當(dāng)遇到一個(gè)落在s里面的基因，則增加統(tǒng)計(jì)值。遇到一個(gè)不在s里面的基因，則降低統(tǒng)計(jì)值。富集得分ES最后定義為最大的峰值。正值ES表示基因集在列表的頂部富集，表示富集通路為上調(diào)通路；負(fù)值ES表示基因集在列表的底部富集，表示富集通路為下調(diào)通路。

2)?豎線：圖中間部分每一條線代表基因集S中的一個(gè)基因，及其在基因列表L中的排序位置。

1)?Leading-edge subset (領(lǐng)頭亞集): 對(duì)富集得分貢獻(xiàn)最大的基因成員，也是后續(xù)研究中重點(diǎn)關(guān)注的通路關(guān)鍵基因。若富集得分為正值，則是峰左側(cè)的基因；若富集得分為負(fù)值，則是峰右側(cè)的基因。

2)?顯著性判斷（p值）

P值是用來(lái)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)的，用來(lái)評(píng)估富集得分(ES)的顯著性，P值<0.05，代表S基因集在列表L中顯著富集，簡(jiǎn)單點(diǎn)來(lái)說(shuō)，就是關(guān)注某個(gè)通路在疾病中顯著富集。

再來(lái)張不一樣的

（ps：不一樣的只是形式，解圖的方法還是不變滴，萬(wàn)變不離其宗）

（把多個(gè)通路的基因集放在一個(gè)圖中展示，doi: 10.1155/2022/4254195）

當(dāng)然小伙伴在實(shí)際的分析中可能會(huì)遇到多個(gè)通路，分析的方法也是一模一樣~

?那在生信文獻(xiàn)中還會(huì)看到ssGSEA和單基因GSEA，分別是什么？

l?ssGSEA（single-sample gene set enrichment analysis）是一種基于GSEA（Gene Set Enrichment Analysis）的改進(jìn)方法，用于計(jì)算基因集在樣本內(nèi)的表達(dá)模式差異。與GSEA不同，ssGSEA將樣本內(nèi)基因表達(dá)譜進(jìn)行歸一化處理，然后計(jì)算每個(gè)基因集對(duì)應(yīng)的ssGSEA得分，以此量化基因集的表達(dá)模式差異。

l?單基因GSEA分析是一種基于基因表達(dá)譜數(shù)據(jù)的生物信息學(xué)分析方法，它可以用來(lái)分析單一基因與一個(gè)特定生物過(guò)程或疾病狀態(tài)的相關(guān)性以及其調(diào)控機(jī)制。單基因GSEA分析是在GSEA的基礎(chǔ)上，對(duì)每個(gè)單一基因進(jìn)行富集分析。

?GSEA和ssGSEA、單基因GSEA的比較？

小云有話說(shuō)

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