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====== ssGSEA&GSVA ======
===== ssGSEA =====
ssGSEA(single sample GSEA) 单样本的GSEA分析
==== ssGSEA基本原理 ====
ssGSEA原理类似于GSEA，不同的是GSEA是根据差异分析结果中的log2（FC）进行排序，ssGSEA是根据absolute expression进行排序的。
ssGSEA计算给定基因集的富集分数，用该分数表示样本中的表达基因的富集程度。
===== GSVA =====
GSVA(Gene set variation analysis) 
==== GSVA原理 ====
计算每个sample的GSEA然后得出类似pathway enrich score，把富集分数矩阵当作芯片的表达数据一样，再用limma包分析差异基因
===== 脚本使用 =====
  Rscript /TJPROJ6/RNA_SH/script_dir/ssGSEA_GSVA/ssGSEA_GSVA.R -h
  usage: /TJPROJ6/RNA_SH/script_dir/ssGSEA_GSVA/ssGSEA_GSVA.R [--] [--help] [--opts OPTS] [--condition   CONDITION] [--fpkm FPKM] [--gmt GMT] [--compares COMPARES] [--fc FC] [--pvalue PVALUE] [--padj PADJ] [--outdir OUTDIR] 
  flags:
  -h, --help			show this help message and exit
  optional arguments:
  -x, --opts OPTS		RDS file containing argument values
  -c, --condition CONDITION	the condition file
  -f, --fpkm FPKM		the fpkm file
  -g, --gmt GMT			the gene set file
  --compares COMPARES		the compares name,split by , 
  --fc FC			the foldchange value
  -p, --pvalue PVALUE		the p value
  --padj PADJ			the p adjust value
  -o, --outdir OUTDIR		the output dir

===== 结果文件 =====
ssGSEA_result.xls    ：ssGSEA结果

GSVA_result.xls      ：GSVA通路富集分数结果

ssGSEA_heatmap*      ：ssGSEA结果热图展示

GSVA_heatmap*        ：GSVA通路富集分数结果热图展示

*_GSVA_diff_GeneSets_result.xls   ：比较组合的GSVA结果

*_GSVA_diff_GeneSets_all.xls      ：根据fc和padj/pvalue筛选出差异通路结果

*_GSVA_diff_GeneSets_up.xls       ：根据fc和padj/pvalue筛选出上调通路结果

*_GSVA_diff_GeneSets_down.xls     ：根据fc和padj/pvalue筛选出下调通路结果

GSVA差异结果可利用流程中绘制火山图的脚本稍作修改，便可绘制火山图。

===== 参考链接 =====
https://www.jianshu.com/p/5e08f2e631b9
https://www.jianshu.com/p/975adf808130
https://www.jianshu.com/p/0e5cea8a15cd

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