GSEA軟件的使用方法是什么，針對這個問題，這篇文章詳細介紹了相對應的分析和解答，希望可以幫助更多想解決這個問題的小伙伴找到更簡單易行的方法。

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Gene Set Enrichment Analysis是一種富集算法，由Broad Institute研究所的科學家提出，算法核心示意如下

需要兩個輸入元素，一個就是排序好的基因列表，這里的排序的規(guī)則是展現(xiàn)兩組間的差異，比如按照Foldchange的值進行排序，第二個就是基因的注釋集合，然后運行KS檢驗計算Enrichment Score(ES),用置換檢驗評估ES的可靠性。

Broad Institute研究所的科學家同時還提供對應的分析軟件GSEA，該軟件是java語言開發(fā)的圖形界面軟件，簡單易用，下載地址如下

http://software.broadinstitute.org/gsea/downloads.jsp

官網(wǎng)提供了多種下載方式，推薦直接下載jar文件，示意圖如下

如下所示，運行GSEA分析，需要兩個基本元素，第一個就是表達譜數(shù)據(jù)，可以是芯片數(shù)據(jù)，也可以是rna-seq的定量結(jié)果，第二個就是基因集數(shù)據(jù)庫，官網(wǎng)對于human提供了MSigDB數(shù)據(jù)庫，當然你也可以自己定義基因集。

在實際操作時，第一步首先是導入數(shù)據(jù)，有以下4種數(shù)據(jù)需要導入，由于在windows平臺操作，通過特定的后綴來識別文件格式

1. expression datasets

表達量文件，可以是芯片，也可以是rna-seq的定量結(jié)果，后綴為gct, 示意如下

該文件是\t分隔的純文本文件，第一行內(nèi)容總是為#1.2, 表示版本，第二行表示表達量矩陣的維度，第一個值對應探針探針/基因個數(shù)，第二個數(shù)值代表樣本個數(shù)，第三行是表達量矩陣的表頭，前兩列固定是NAME和Description, NAME是基因ID或者探針I(yè)D,必須保證唯一，Description表示描述信息，如果沒有，可以用na填充，后面每列對應一個樣本。

2. phenotype labels

樣本的分組文件，后綴為cls, 示意如下

第一行為空格或者\t分隔的3個數(shù)值，第一個數(shù)值表示樣本總數(shù)，第二個數(shù)值表示樣本對應的分組數(shù)目，第三個數(shù)值總是1。

第二行以#開頭，指定不同分組的名字；第三行的每個字段代表一個樣本，順序和表達量文件中的樣本順序一致，只不過將樣本名用對應的分組名字表示。

3. gene sets

基因集文件，有多種格式，常用的有gmt和gmx, gmt示意如下

每一行代表一個基因集合，第一列為基因集合的名字，必須唯一，第二列為描述信息，如果沒有就用na填充，后面的列為該集合下的基因，每列之間用\t分隔。gmt格式示意如下

和gmt相反，gmt中每一列代表一個基因集合，第一行為基因集合的名字，必須唯一，第二行為描述信息，如果沒有就用na填充，其他行為該集合下的基因。

4. chip  annotation

當提供了芯片數(shù)據(jù)時，可以導入chip類型的文件，該文件保存的是探針和基因之間的對應關(guān)系，后綴為chip, 示意如下

第一列為探針I(yè)D, 表頭為Probe_Set_ID,第二列為探針對應的基因，表頭為Gene Symbol, 第三列為探針描述信息，沒有就用na填充。

通過Load Data，首先將以上幾種文件導入軟件中，然后點擊Run GSEA菜單，選擇對應的各種文件

phenotype labels用于指定組間比較的順序，明確哪一組作為control組。

上文中提到，GSEA需要兩個輸入元素，排序好的基因列表和基因集合，當導入表達量數(shù)據(jù)和分組信息后，GSEA會自動計算分組將的差異值，然后根據(jù)這個差異值對基因進行排序，支持的統(tǒng)計量有以下幾種，其中

1. signal2noise

2. t-Test

3. ratio_of_class

4. diff_of_class

5. log2_ratio_of_class

默認的算法為signal2noise, 可以在Basic fields中進行調(diào)整，這個參數(shù)可以在``示意如下

當所有參數(shù)都設置好之后，點擊下方的Run按鈕即可運行。

關(guān)于GSEA軟件的使用方法是什么問題的解答就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助，如果你還有很多疑惑沒有解開，可以關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道了解更多相關(guān)知識。