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基因集富集分析 (GSEA)
基因集富集分析 (GSEA) 是一种计算方法，用于确定预定义的基因集——代表生物通路、过程或功能——在两种生物学条件之间是否显示出统计学上显著的、协调的差异。与简单的倍数变化过滤不同，GSEA 对所有测量的基因进行排序，并根据相关性指标进行评估，即使没有单个基因通过显著性阈值，也能检测到整个通路中细微但一致的转变。
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来源
- Subramanian, A., Tamayo, P., Mootha, V. K., Mukherjee, S., Ebert, B. L., Gillette, M. A., Paulovich, A., Pomeroy, S. L., Golub, T. R., Lander, E. S., & Mesirov, J. P. (2005). Gene set enrichment analysis: A knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles. Proceedings of the National Academy of Sciences, 102(43), 15545–15550. DOI: 10.1073/pnas.0506580102 ↗
- Mootha, V. K., Lindgren, C. M., Eriksson, K. F., Subramanian, A., Sihag, S., Lehar, J., Puigserver, P., Carlsson, E., Ridderstrale, M., Laurila, E., Houstis, N., Daly, M. J., Patterson, N., Mesirov, J. P., Golub, T. R., Tamayo, P., Spiegelman, B., Lander, E. S., Hirschhorn, J. N., Altshuler, D., & Groop, L. C. (2003). PGC-1alpha-responsive genes involved in oxidative phosphorylation are coordinately downregulated in human diabetes. Nature Genetics, 34(3), 267–273. DOI: 10.1038/ng1180 ↗
如何引用本页
ScholarGate. (2026, June 3). Gene Set Enrichment Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/zh/bioinformatics/gene-set-enrichment-analysis
选用哪种方法？
将本方法与其最相近的同类并置，并排研读——本馆将书籍铺陈于案上，取舍则由您定夺。
- 多组学基因集富集分析生物信息学↔ 比较
- 基于网络的基因集富集分析生物信息学↔ 比较
- 通路富集分析生物信息学↔ 比较
- RNA-seq差异表达生物信息学↔ 比较
- Single-cell RNA-seq analysis生物信息学↔ 比较
被引用于
贝叶斯基因集富集分析贝叶斯微生物组多样性分析贝叶斯通路富集分析贝叶斯 RNA-seq 差异表达差异ChIP-seq峰值识别差异通路富集分析eQTL分析机器学习辅助基因集富集分析机器学习辅助通路富集分析机器学习辅助RNA测序差异表达分析机器学习辅助的单细胞RNA测序分析代谢组学分析多组学基因集富集分析多组学代谢组学分析多组学微生物多样性分析多组学通路富集分析多组学蛋白质组学分析多组学RNA-seq差异表达分析多组学单细胞RNA测序分析基于网络的拷贝数变异分析基于网络的基因集富集分析基于网络的全基因组关联研究基于网络的代谢组学分析基于网络的微生物组多样性分析基于网络的通路富集分析基于网络的RNA测序差异表达分析基于网络的单细胞RNA测序分析通路富集分析蛋白质组学分析RNA-seq差异表达单细胞基因集富集分析Single-cell RNA-seq analysis单细胞RNA测序差异表达分析时间序列基因集富集分析时间序列通路富集分析时间序列 RNA-seq 差异表达单细胞时间序列RNA测序分析
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