数据分析：转录组差异fgsea富集分析
文章目录
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- 介绍
- 加载R包
- 数据链接
- 导入数据
- 数据预处理
- DE testing: 2BP vs no-BP
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- 比较
- limma-voom
- Load steroid data
- In No-BP patients
- In 2BP patients
- Compare gene expression vs bacterial mass
- 其他
- 系统信息
介绍
转录组差异fgsea富集分析是一种基于基因集的富集分析方法，它关注的是整个基因集的协同变化，而不是单个基因的表达水平变化。这种方法特别适用于时间序列数据或具有定量属性的样本，因为它不需要将样本分组并对每个分组单独进行富集分析，而是可以直接对整体数据集进行处理。
fgsea富集分析的主要步骤包括：
- 基因排序：将基因按照在两类样本中的差异表达程度进行排序。
- 基因集富集检验：检验预先设定的基因集合是否在这个排序表的顶端或者底端富集，从而判断此基因集内基因的协同变化对表型变化的影响。
- 统计显著性评估：通过计算富集分数（Enrichment Score, ES）和进行统计测试（如排列测试），来评估基因集的富集是否具有统计学意义。
fgsea富集分析的优势在于：
- 整体分析：从整体基因表达数据出发，关注整个基因集的协同变化，而不是单个基因的变化。