GSEA简介
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基因集富集分析 GSEA
传统KEGG（通路富集分析）和GO（功能富集）分析时，如果富集到的同一通路下，既有上调差异基因，也有下调差异基因，那么这条通路总体的表现形式究竟是怎样？是被抑制还是激活？或者更直观点说，这条通路下的基因表达水平在实验处理后是上升了呢，还是下降了呢?
传统的富集分析，针对总体的差异基因，不区分哪些差异基因是上调还是下调。
上调基因是指在实验组中相对于对照组表达量上升的基因，下调基因是指在实验组中相对于对照组表达量下降的基因。这些基因的变化可能会对生物体的生理和病理状态产生影响。
举个例子，有100个人（差异基因）去参加选秀节目，这里边有唱歌好的，有跳舞好的，有作词好的（各种背景），接着我们按照100个人的身高排序后发现，身高较低的选手大部分被分到了舞蹈组，因此我们获得这样一个结论，身高较低的选手跳舞身体协调性更好！这样，应用到我们的基因功能分析上，就像下图，假如按照差异表达倍数从正到负排序后（Gene set S），我们参与某条通路的差异基因密集排列在排序表顶端（Leading edge subset），及显著上调，因此我们认为这条通路下的基因表达水平在实验处理后是显著上调，可能被激活。