identification of molecular correlations of rbm8a with autophagy in alzheimer's disease
二. 文章思路
三. 結果解讀
1.識別ad中差異表達的基因
作者探索rbm8a在ad中的作用使用的是gse33000資料集，樣本為310ad患者 vs 157 norm，用limma包進行差異分析圖1. 分析ad中的差異表達基因
2. wgcna分析ad相關的調控模組
b：10個共表達模組與臨床表型進行關聯性分析。可以看到棕色模組與ad的發生呈顯著正相關(r=0.69，p=3e-67)；青綠色模組與ad的發生呈顯著的負相關(r=-0.69，p=3e-66)(兩者都正相關/負相關模組中|r|最大的)
c：分析上述兩個模組中關鍵基因子集，並用相關圖展示他們表達量之間的相關係數。一共識別出包含rbm8a在內的15個關鍵基因(gs>0.7，gs即基因與ad間的相關性；mm>0.9，mm即基因的模組成員度，即各基因表達量與相應模組特徵基因的相關性)。圖中可以看出，有12個基因與rbm8a的表達量呈顯著正相關
上述分析按照wgcna包的流程進行圖2. 對degs進行wgcna的結果
圖3.對各模組中的基因進行功能富集分析
3. gsea分析驗證ad中go：bp以及關鍵通路
通過gsea分析對結果2中的功能富集分析結果進行驗證，基因集分別來自msigdb資料庫中的go：bp以及kegg基因集圖4.gsea分析結果
圖5.rbmba影響細胞自噬機制圖
4. 構建lasso模型識別ad患者
作者提取各樣本15個核心基因的基因表達譜，以7：3的比例將樣本分為訓練集和測試集，用glmmet包進行lasso回歸。另外以gse5281(87ad vs 74norm)和gse483350(80ad vs 173norm)資料集為驗證集
圖6.ad**模型的構建以及驗證
gsea富集分析結果怎麼看 豆豆學習GSEA
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