GSEA
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GSEA(Gene Set Enrichment Analysis) #
Fold change가 큰 순으로 비슷한 발현 양상을 보이는 유전자들에 SNR(Signal to Noise Ratio) 방법을 이용하여 유전들에 순위를 매겨서 정렬하고, 관심 있는 Molecular profile 상관관계를 이용해서 ES(Enrichment Score) 및 P-value를 계산한 후 해당 유의미한 GO정보를 제공해주는 방법입니다. GSEA는 예를 들어 normal cell과 cancer cell 이 있을 때, 통계적으로 유의미한 발현양상이 비슷한지 다른지를 평가해주는 GO분석방법입니다. 따라서 비슷한 유전자들은 다른 양상을 보이는 유전자보다 가깝게 위치하여 보여줍니다.
Gene set에 속한 유전자를 Fold change가 감소하는 방향으로 정렬하고 ES(enrichment Score)계산 및 Leading Edge 유전자 군 추정합니다.
출처: https://www.ibric.org/myboard/print.php?id=1198&Board=report
ES 값은 Weighted Kolmogorov-Smirnov Statistic 을 이용하여 계산할 수 있습니다. 계산된 ES값이 최대치를 보이는 부분을 확인하여 gene set내의 유전자들 가장 중요한 유전자군 (leading edge subset) 을 추출할 수 있습니다.
GSEA 파일 다운로드 #
https://www.gsea-msigdb.org/gsea/index.jsp 에서 GSEA파일을 다운로드 가능합니다.
Human 데이터 다운로드 : https://www.gsea-msigdb.org/gsea/msigdb/human/collections.jsp 에서 all gene sets 다운로드
mouse 데이터 다운로드 : https://www.gsea-msigdb.org/gsea/msigdb/mouse/collections.jsp 에서 all gene sets 다운로드
참조 #
- https://www.ibric.org/myboard/print.php?id=1198&Board=report
- http://bioinformatics.oxfordjournals.org/content/early/2007/07/20/bioinformatics.btm369.short
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