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gsea分析权威发布_gsea分析是什么(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-12-03

gsea分析

生信复现文献复现 1.生存分析曲线 2.免疫评分，基质评分与临床分期相关性 3.热图，韦恩图 4.富集分析：GO通路分析 KEGG功能富集分析 5.GSEA分析 6.热图，火山图 7.基因与免疫细胞相关性分析 8.免疫浸润

如何快速入门生物信息学？小白必看！嘿，小白们！如果你对生物信息学感兴趣，但又不知道从哪里开始，那你来对地方了！作为一个过来人，我深知初入这个领域的迷茫和困惑。今天，我就来分享一些实用的小技巧，帮你快速入门生物信息学，甚至有可能发表SCI文章哦！一、生信分析的基本框架 𐟓Š 生物信息学其实就是一个对测序数据或者公共数据库的数据进行分析挖掘的过程。通过这些数据，你可以找到和疾病相关的基因、蛋白或者信号通路，为课题找找方向，甚至发表SCI文章。数据库和软件学习 𐟒𛊊生信分析主要分为两部分：数据库和软件学习。数据库方面，你可以学习如何使用现有的生信可视化网站，进行预测检索或者一站式出图。常见的数据库有GEPIA、Cbioportal、Oncomine、KM-plotter和Timer等。软件和编程方面，主要学习Cytoscape和GSEA这两个软件。编程语言方面，R语言是个不错的选择，特别适合医学生。你需要掌握基本的R语言语法规则、可视化作图、统计分析、数据清洗以及解决具体问题的能力。从易到难，逐步复现分析 𐟧슊第二步是从易到难，对生信文章进行复现分析。不求完整复现，但求能一步步按正确的方法操作下来。在这个过程中，你肯定会遇到很多bug或者不理解的地方，这时候就要发挥网络平台和社群的力量了。迁移应用分析 𐟌 第四步是根据最新的研究热点，进行新的迁移应用分析。比如最近的新冠疫情，不同场景的再应用，也催生了不少相关的生信文章。还有多组学分析、泛癌分析、m6A甲基化分析、可变剪切、SNP分析等等。个人经验分享 𐟓š 我自己已经发表了15篇SCI文章，累计影响因子90+，参与过三个国自然应用项目。曾经在美国斯坦福大学实验室工作过三年。最近空闲时间多，想带几个徒弟，教他们生信分析。全程手把手教学，小白也能学会！让你们零基础就能上手发SCI！课程内容 𐟓– 第1节：文献及方案讲解第2节：R语言安装、TCGA/GEO数据下载与处理第3节：差异分析、Cox+Lasso的风险模型构建与验证第4节：独立预后、临床特征相关性及免疫微环境分析第5节：药物敏感性、富集分析第6节：WGCNA分析、HPA数据库分析第7节：单基因免疫微环境、GSEA分析第8节：框架讲解总结 𐟓 生物信息学其实并没有你想象的那么难，只要你有兴趣和毅力，完全可以快速入门并发表自己的研究成果。希望这些小技巧能帮到你，祝你早日成为生物信息学的大佬！如果有任何问题或者需要进一步的指导，随时联系我哦！

生信小白必看！三大转录组分析思路轻松搞定最近写生信转录组分析文章的小伙伴们是不是感觉压力山大？其实，很多时候问题出在实验设计和分析策略上。很多文章只是简单地做了样本关系分析和差异富集分析，结果看起来一堆，但逻辑混乱，科研故事讲不通。今天，我就来给大家分享三大生信小白也能轻松上手的转录组分析思路，帮你搞定文章发表！两两比较-差异分析 𐟧首先，最简单粗暴的方法就是“两两比较”。具体来说，就是通过差异富集分析和GSEA分析来找出目标通路基因的上下调情况。这个方法特别适合那些生信小白，操作起来也不复杂。 1️⃣ 第一种思路：利用GSEA分析查看目标通路基因的上下调情况。这样不仅能找到差异基因，还能看到这些基因在通路中的具体位置。 2️⃣ 第二种思路：对富集结果进行“查漏补缺”。传统富集分析可能会漏掉一些关键通路，通过这种补救措施，可以让关键通路的筛选更加严谨、全面。梯度实验-趋势分析 𐟓ˆ 如果你手头的数据是梯度实验，那么“趋势分析”绝对是你的好帮手。通过反复利用韦恩图和趋势分析，你可以筛选出不同趋势之间的基因，最后挑选出与特定条件相关的关键基因。这种方法相较于传统的差异富集分析，能提供更多的分析角度，处理复杂数据也更加得心应手。多组比较-WGCNA分析 𐟌 如果你的实验有多个组别，那么WGCNA分析绝对是个好选择。WGCNA可以通过相关性将大量基因进行有效归类，划分成不同的模块。然后，你可以结合功能注释和性状数据，挖掘出关键模块和关键基因。 “WGCNA分析+富集分析”是处理复杂型数据的常用策略。如果你有多个梯度或非梯度样本，WGCNA分析能让你的文章整体分析水平提升，逻辑更加清晰，审稿人也会更喜欢。小结 𐟓 如果你的生信文章在实验设计和科研故事上遇到问题，不妨试试这三大分析思路。它们不仅操作简单，还能让你的文章更加有逻辑、有说服力。希望这些小技巧能帮到你，顺利完成你的生信SCI！如果你还有什么问题，欢迎随时联系我，我会尽力帮你打通科研逻辑，让你的文章更上一层楼！

临床医生即将迎来一场前所未有的富贵盛宴！ 𐟎‰ 一篇结合孟德尔随机化和机器学习方法的生信研究，探讨了疾病的发病机制。虽然数据来源于公共数据库，但整体复现难度并不高，且分析非常细致。 𐟌ˆ 题目：在非特异性眼眶炎症免疫治疗策略的背景下，基于生物信息学验证和机器学习的嘌呤代谢相关基因特征探索期刊：Frontiers in Immunology 影响因子：IF=7.3 发表时间：2024年3月 𐟒ᠧ ”究思路在识别和验证与非特异性眼眶炎症（NSOI）相关的嘌呤代谢基因（PMG）时，采用了全面的生物信息学策略。通过差异基因表达分析和已知PMG的精选列表交叉比对，明确了在NSOI中可能发挥作用的基因。借助基因集富集分析（GSEA）与基因集变异分析（GSVA）等手段，深入探究这些PMG的生物功能及相关路径。经过Lasso回归和支持向量机-递归特征消除（SVM-RFE）的进一步优化，识别了关键的枢纽基因，并评估了其在NSOI诊断方面的能力。此外，还分析了这些枢纽PMG和相关临床参数的关系。为验证结果，剖析了GSE58331和GSE105149数据集中的表达数据，重点研究了被视作对NSOI病理学极为重要的七个PMG。 𐟓Š 主要结果 DEG识别和主成分分析 PMG的富集分析模型的构建 GSEA分析免疫细胞 GSVA分析药物-基因相互作用常见RNA的鉴定和miRNAs-lncRNAs共享基因网络的构建关键基因验证模型验证孟德尔随机化分析 𐟎‰ 总结：该研究通过差异基因表达分析和已知嘌呤代谢基因（PMG）的精选列表交叉比对，找出了在非特异性眼眶炎（NSOI）中或许发挥作用的基因。运用基因集富集分析与基因集变异分析等手段深入探究这些PMG的生物功能和相关路径，还从GEO公共数据库筛选出临床数据，对基于Lasso回归和支持向量机结合的模型进行训练与测试，达成了高精度的预测成效。研究成果显示，借助通路富集和孟德尔随机化等分析，众多成分基于疾病的复杂本质展开协同与相互作用。你也想要在科研道路上更进一步，发表高分SCI吗？别犹豫，赶紧行动吧！

生信分析入门指南：从零开始到精通嘿，生信分析的小白们！别担心，我也是从零开始的。今天我就来给大家分享一些基础的生信分析方法，希望能帮到你们。 GO分析 𐟓ˆ 首先，咱们得说说GO分析。GO（Gene Ontology）是一个数据库，专门用来描述基因的功能。它把基因的功能分成三个部分：细胞组分（CC）、分子功能（MF）和生物过程（BP）。通过GO数据库，我们可以知道我们的目标基因主要和什么有关。比如说，某个基因主要和细胞凋亡有关，那它在CC、MF和BP三个层面上都会有所体现。 KEGG分析 𐟌 接下来是KEGG分析。KEGG数据库不仅仅是基因功能的注释，它还关注基因参与的通路。其实，人体内有很多通路，比如wikipathway和reactome也是类似的数据库。但因为KEGG比较知名，所以大家都用它。KEGG数据库有三个主要部分： GENES：储存基因组信息，包括完整和部分测序的基因组序列。 pathway：表示相互作用分子网络的高阶函数，储存高级的功能信息。 LIGAND：收集化学品信息，包括化学物质、酶分子和酶反应等。 GSEA分析 𐟏† 然后是GSEA（基因集富集分析）。这个方法有三个特点：分析基因集合而不是单个基因、将基因与预定义的基因集进行比较、进行富集分析。简单来说，就是通过比较一组基因的表现来找出哪些基因集在某个条件下特别活跃。 GWAS分析 𐟌 最后是GWAS（全基因组关联分析）。这个实验观察个体全基因组的基因变异，目的是找出哪些基因变异与某个特性相关。GWAS一般关注单核苷酸多态性（SNPs）和人类疾病的关系。它的理论基础是连锁不平衡理论，假设观察到的SNP和真正的致病基因有联系。当某一种SNP在患有某种疾病的人群中特别频繁时，相关的基因标记了人类基因的一个区域，真正的致病基因就在该区域中。小贴士 𐟓 精确的表型检测是关联分析的关键。GWAS对数量性状和质量性状都适用。数量性状是多基因控制的，能够测量得到具体数值，符合正态分布；质量性状是单基因控制的，无法用具体数值衡量。数量性状：多基因控制，受环境影响大，建议将所有材料在同一环境下培育或养殖，或者用多年多点的数据分开分析后综合结果或取BLUP值作为性状值进行关联分析。质量性状：单基因控制，无法用具体数值衡量，可转换成0、1等表示，需注意每个群体选取近似的样本。希望这些小知识能帮到你们入门生信分析！如果有任何问题，欢迎留言讨论哦！𐟒쀀

研究生三年单细胞测序心得分享 𐟓š 玩了三年的单细胞测序，我只能说，代码这东西真是学不来的！𐟘… 有钱的话，直接花钱请公司帮你分析数据，省心省力。但专业的事还是交给专业人士去做吧。不过，我自己也有一套解读和利用单细胞测序数据的方法，能挖到不少有价值的信息。下面就分享一下我的思维模式吧：初步探索：降维图来帮忙 𐟓Š 首先，我会通过降维图来比较不同细胞群的差异。这样能直观地看到各个细胞群的特点。基因表达分析：找到关键基因 𐟔 接下来，我会分析细胞群的top基因，或者看看某些感兴趣的基因在各个细胞群中的表达强度。这样能初步了解每个细胞群的特点。功能富集分析：GSEA来助力 𐟒ꊧ„𖥐Ž，我会利用细胞群的基因集进行GSEA富集分析，进一步确定细胞群的功能特点。差异基因分析：找到感兴趣的细胞群 𐟔슦‰𞥈𐦈‘感兴趣的细胞群后，我会进行差异基因分析，然后对差异基因进行富集分析。这样能找出这个细胞群的特点，进一步找到可以研究的靶点或信号通路。动态变化和分化轨迹：拟时序分析 ⏳ 如果我有研究细胞动态变化或者分化轨迹的需求，还会使用拟时序分析。这个方法能更深入地了解细胞的变化过程。总之，单细胞测序虽然复杂，但只要掌握了方法，还是能从中挖掘到不少有价值的信息的。希望我的经验能对大家有所帮助！

留学生生物信息学一对一辅导全攻略 𐟓š 生信零基础一对一辅导内容主要包括两部分：基础生信知识讲解 TCGA和GEO数据下载和预处理数据差异基因筛选差异基因的蛋白互作网络构建蛋白互作网络种核心节点分析（基于Cytohubba和MCODE算法）差异基因的GO和KEGG富集分析疾病组GSEA富集分析筛选到核心基因上下游分析机制进阶生信方法 GSVA（基因集变异分析） WGCNA（加权基因共表达网络分析） ceRNA（竞争性内源RNA）分析机器学习算法筛选核心自变量基因预后模型分析 miRNA分析 Cytoscape构建ceRNA网络单细胞分析（在线数据库，主要为肿瘤）基因与疾病临床特征分析（适合肿瘤）基因效应机制分析免疫浸润细胞分析并可视化基因与免疫细胞关联分析预后模型评估铁死亡、自噬、铜死亡和免疫等表型分析药物敏感性分析基因灵敏性分析基因分子分型基因特异性组织表达分析免疫逃逸和免疫检查点生信热点分析 𐟑袀𐟏련𞅥Ｅ†…容涵盖生物信息学的各个领域，从基础到进阶，适合不同需求的留学生。无论你是零基础还是需要进一步提升，我们都能为你提供专业的指导。

生信分析全流程：从数据到图表 𐟔 生信数据分析从TCGA、ICGC到cBioportal，掌握GEO数据下载与整理技巧。差异分析、WGCNA、GSEA、ssGSEA、GSVA等高级分析方法。免疫浸润富集分析、转录因子网络、ABSOLUTE ESTIMATE等前沿技术。 𐟓Š 统计分析 t检验、方差分析、卡方检验、秩和检验、线性回归、Logistic回归、Cox回归、Lasso回归、随机森林等。 𐟖𜯸 作图技巧列线图、Nomogram、Sankey图、桑基图、瀑布图等多种图表展示。 𐟌 泛癌分析支持多组学联合分析、单细胞测序数据整理、差异分析、多芯片联合分析。 𐟔젩Ω𕋦补ž‹建立非肿瘤生信的实操流程，如心梗预测模型的评价。免疫微环境、Nomogram、ceRNA网络构建、ROC曲线分析。 𐟓š 核心知识点单细胞测序数据的质控、Cytoscape软件精讲、降维分析。单基因泛癌分析、单细胞测序细胞亚群的区分、多组学分析。 𐟒ᠥꌤ🡥𗩀š路的筛选新的细胞亚群的鉴定、基因Signature的构建。如何结合生信热点发前沿文章。 𐟑袀𐟏려𘀥﹤𘀦Œ‡导生物信息学（医学）一对一指导，生存分析、PPI、Hubcytoscape整体思路部分。 𐟌Ÿ 公共必学部分 GEO、TCGA数据库，数据下载处理，ID转换，差异分析。火山图、热图、GO、KEGG等。

生信学习指南：从零开始到高手之路 𐟚€ 在上一篇文章中，我们聊了聊生信到底在研究什么。今天，我们来聊聊如何实际操作生信，包括数据从哪里来，怎么操作数据等问题。一：学习数据库 𐟓Š 首先，你得学会如何利用现有的生信可视化网站进行预测和检索。常见的数据库有GEPIA、Cbioportal、Oncomine、KM-plotter和Timer等。这些网站可以帮你快速找到你需要的数据。另外，你还需要学会如何在生信分析网站上下载基因测序数据、临床患者资料和预测分析结果，然后用软件或编程语言进行二次分析。常见的数据库有GEO、TGCA、ArrayExpress、JASPAR和StarBase等。二：学习软件和编程 𐟒𛊊软件方面，主要推荐学习Cytoscape和GSEA这两个神器。Cytoscape是绘制互作网络的利器，特别是它的MCODE和cytoHubba包，简直是生信必备技能。而GSEA软件则可以进行GSEA分析，不过如果你R语言编程够溜，用R语言也能搞定。编程方面，R语言是医学生的首选。它简单易学，网上教程多，特别是有很多关于生信研究的R包可以直接用。拿到基因的表达矩阵和临床统计结果后，用R语言妥妥可以解决。如果你有追求，而且实验室有服务器，可以额外学一下Linux。Linux可以解决测序之后从上游原始数据进行分析的难题。三：如何选择最有效的生信学习路径？ 𐟛䯸了解学习首先，你得了解生信是什么，怎么用，哪些对你有用，你想学习哪些生信技能，预计多长时间。通过阅读生信相关的文献，了解生信的基本分析套路和宏观逻辑框架，学习相关的生信文章复现，再按图索骥，根据文章内容学习自己不会的生信分析。模仿复现根据已有的教程，按照从易到难，对生信文章进行复现分析。记住你想学习生信的动机：解决眼前问题！交流修正操作过程中肯定会遇到很多报错或者自己不理解的地方，这时候绝不要自己闭门造车！这时候就要发挥网络平台和社群的力量了。创新根据最新的研究热点，依据现有的模块逻辑和科研热点，进行新的迁移应用分析。能圆成一个完整的故事即可。希望这些建议能帮到你，祝你早日成为生信高手！𐟚€

𐟔 生信分析达人，专业服务 𐟌Ÿ 生信分析与画图，专业服务包括TCGA，GEO数据挖掘，芯片数据分析，bulk-RNA测序，单细胞转录组下游分析，具体如下: 【分析】数据整合与表达矩阵处理使用DEseq2, EsgeR, Limma进行差异分析 GSEA，GO，KEGG富集分析 Cibersort，Estimate免疫浸润分析单细胞数据处理，降维聚类，tsne umap可视化，细胞注释单细胞差异分析，GSEA富集分析 Motif转录因子富集分析 AUcell分析 Scenic调控网络分析 monocle拟时序分析细胞互作与通讯 InferCNV 【画图】生存曲线，火山图，热图，小提琴图，棘状图，柱状图，气泡图，维度图，GSEA曲线图，散点图，箱线图，时间轨迹图，tsne umap降维图，PCA图，峰峦图，圈图，和弦图，溪流图

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