第521天
大神一句話，菜鳥跑半年。我不是大神，但我可以縮短你走彎路的半年~
就像歌兒唱的那樣，如果你不知道該往哪兒走，就留在這學點生信好不好~
這裡有豆豆和花花的學習歷程，從新手到高階，生信路上有你有我！
豆豆寫於2020.1.22-23我們經常做轉錄組分析，於是最熟悉的是：差異分析 + 功能注釋。經常設定乙個logfc閾值，然後找變化倍數大於或者小於這個值的基因，作為上調或者下調。而這個閾值的設定，經常沒有乙個標準，主觀性很大，但有時也會新增一點統計知識進去，比如利用自從上次寫過豆豆在um的第一天就開始了適應過程，到現在也適應差不多了，一切步入正軌，趕在過年之前發一波
我們經常聽說：gene set enrichment analysis、gsea、基因集富集分析，這三種實際上都是描述的一種方法，就是尋找基因的功能大概是什麼樣子的。
這一次，就來認識一下gsea吧
mean + 2sd來計算這個閾值。
最後會利用這些差異基因，來進行go或者kegg的注釋，找到它們主要在哪些通路富集，從而提供一些思路。
那麼以上?的思路就屬於：過表徵分析(ora, over-representation analysis)，屬於初步探索。
當然其中也會有一些問題，例如：
gsea就是屬於第二代方法：fcs(functional class scoring)的範疇
基本上能看到類似的這種圖就說明是用gsea做的：
畢竟之前和它大的交道少，於是需要大體了解一下(但不是說去鑽研演算法)從原理開始
其實排好序之後，我們可以手動去基因列表l的兩側去查，看看有沒有我們想要的基因，但往往乙個基因列表動輒上萬，因此這個方法雖然可以做，但軟體和統計知識並不允許我們去這麼幹。
於是，事先將已知的通路(包含相關的基因資訊)儲存起來，用的時候直接去驗證它們就好了，而這個就是基因集富集分析的基因集。比如要看某個go term在我們排序好的基因列表中富集在頭部還是尾部，就能反證我們的基因集中treat組上調或者下調基因是否屬於這個通路
gsea方法的原假設是：某個通路的全部基因在我們排序後的基因列表中隨機分布，如果我們看到它們」意外「出現在基因列表的某一端(從圖上看是在某一側形成乙個峰)，那麼就可以計算顯著性來看看富集程度如何。如果富集結果顯著，那麼就拒絕原假設，認為這個通路的基因在我們的基因列表中富集，並且看到富集分數
名詞解釋
參考資料
方法一：r語言
首先也是做乙個差異分析，可以用limma、edger或者deseq2
然後需要乙個基因列表，按照log2fc從大到小排序
# 得到差異分析結果：deg_mtx
genelist # 如果是ensemble id，並且如果還帶著版本號，需要去除版本號，再進行基因id轉換，得到entrez id
names(genelist) pattern = '\\.',simplify = t)[,1]
genelist_tr fromtype = "ensembl",
totype = c("entrezid","symbol"),
orgdb = org.hs.eg.db)
new_list logfc = as.numeric(genelist))
new_list "ensembl")
genelist names(genelist) # 最後從大到小排序，得到乙個字串
genelist t)
方法二：gsea軟體
搞定輸入
軟體需要三個輸入檔案，分別是：
之前技能樹寫過：調整引數其中結合晶元資料介紹了：批量執行gsea，命令列版本；製作自己的gene set檔案給gsea軟體
參考：檢視結果
程式一般會在主目錄下新建乙個目錄：gsea_home，然後output裡面按照日期進行排序
裡面的檔案會非常多，但有乙個總覽index.html：
就會看到：
並且它們都可以直接點開看結果，或者將excel讀取到r語言中進行處理
如果要把結果讀取到r中
結果檔案也是存放在了index.html同級目錄中，就是乙個excel**
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