单基因GSEA花了几个小时?批量处理帮你三分钟搞定【代码104】

学术   2024-11-09 10:01   上海  

基因集富集分析(GSEA)是生物信息学中一种重要的方法,用于研究基因集在生物过程中的作用和调控机制。然而,这种方法在探索单个基因的功能和调控机制方面存在局限性,为了解决这个问题,单基因GSEA应运而生。单基因GSEA(single-gene GSEA)是一种特殊的基因集富集分析(GSEA)方法,它专注于研究单个基因在生物过程中的作用和调控机制。选择一个特定的基因作为研究焦点,对它进行GSEA富集分析,从而更准确地评估目标基因在生物过程中的作用和调控机制。小云之前进行单基因GSEA分析时,大多数情况下使用的是定性分组,就是根据感兴趣的单个基因表达值的中位数将样本分成两组,该基因表达值高于中位数的样本定义为High组,低于中位数的样本定义为Low组,然后使用limma包对High组和Low组进行差异分析,根据差异分析结果的Log2FC进行排序,然后使用R软件包clusterProfiler的在线KEGG数据库作为背景数据集进行富集分析。
今天小云带来的GSEA难度升级,首先我们摒弃了传统的背景数据集,选择MSigDB数据库中对应的子集合c2.cp.kegg.v2023.1.Hs.symbols.gmt为背景数据集进行KEGG pathway 富集分析来确定疾病中激活或抑制的信号通路。其次,小云的代码还实现了批量单基因GSEA分析过程,解决了重复多次操作的难题,需要的小伙伴快快来试试吧!当然,如果有人看见代码就头疼,欢迎联系小云,小云可是十年生信人,您有做不了的生信分析,我都可以为您解决,而且小云现在还提供服务器租赁服务,风里雨里,小云等您!
下面小云将结合自己的数据进行单基因GSEA分析批量绘制传统的GSEA结果图和山峦图,有需要的小伙伴文末付费领取资料和代码!    
部分结果展示


本分析代码一键利用常规分析筛选基因结果以及表达矩阵,基于GSEA分析的特点及要求,对样本按照多个结果基因的表达分别进行分组,并将表达谱中所有基因按照结果基因分组差异分析logFC值进行排序,批量将多种排序结果利用本地KEGG背景基因集进行GSEA富集分析,同时将富集分析结果进行命名保存,进行传统GSEA结果图绘制和山峦图绘制,心动不如行动,大家赶紧用起来吧!最后推荐一下小云新开发的零代码云生信分析工具平台,包含超多零代码小工具,上传数据一键出图,感兴趣的小伙伴欢迎来参观哟,网址:
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