====== 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