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    原理流程图（逻辑顺序） 1️⃣ 输入：一个基因表达矩阵（行是基因，列是样本） 2️⃣ 准备：一组基因集（如 KEGG 通路、GO terms、自定义基因集） 3️⃣ 对每个基因集，在每个样本中计算该通路内基因的“富集得分”。 4️⃣ 输出：每个样本、每个通路的 GSVA 分值（一般介于 -1 到 +1 之间）。
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    GO分析 原理：Gene Ontology（GO）是一个国际标准化的基因功能分类系统，从细胞组分（Cellular Component, CC）、分子功能（Molecular Function, MF）、生物过程（Biological Process, BP）三个层次对基因产物进行功能注释。GO富集分析通过比对差异基因与GO数据库中的基因注释，找出显著富集的GO条目，从而了解差异
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    目前MSigDB中所有的基因集被划分为以下9种类别： （1） H: hallmark gene sets：该类别包含了多个由已知的基因集组合而成的超基因集，分别代表了某个明确定义的生物学状态或过程； （2） C1: positional gene sets：该类别是人类每条染色体上不同cytoband区域对应基因的
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    在 KEGG 分析中出现符合 q 值 < 0 50 的富集 Pathway 数量较少的情况，可以考虑以下几种方法来优化和展示结果： 1、调整分析参数 回顾数据预处理步骤，确保基因表达数据、差异基因筛选等过程准确无误，避免因数据质量问题导致富集结果不理想。如果差异基因筛选过于严格，可能会筛选出较少的基因
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    如何具体到某个基因进行富集分析？ 测序的reads有参考基因组组装，得到一条条的CDS，也就是一个个不同的基因，想把这些基因进行富集分析，按出现次数从高到低排序，也就是说不按GO的三个… 显示全部 关注者 10 被浏览





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