KEGG GSEA

ShiLiQiYeBioincloud{示例企业}生科云

KEGG GSEA

先将所有基因的FoldChange排序，对于一个给定的KEGG通路，用GSEA分析(R语言clusterProfiler包)研究该通路的基因是否显著集中于排序的某一端(即多数表达量低，或表达量高)。该分析考虑所有基因，而不仅是差异表达基因，主要是考虑到多个小效应可能协同作用于某个KEGG通路。

参考基因组:

Capra hircus (goat)(RefSeq and Others)(2022-11-18 21:12:25)

筛选参与富集分析的数据库背景基因集:

这里的数据库基因集指的是KEGG通路, GO条目等。此处筛选的基因集, 将作为背景基因集参与富集分析, 筛选背景基因集, 将影响p值的计算

不筛选

筛选富集分析结果中的数据库基因集:

数据库基因集指的是KEGG通路, GO条目等。此处筛选的基因集, 是最终分析结果中的数据库基因集, 不影响p值计算, 只影响参与画图的KEGG通路/GO条目

不筛选

p值校正方法:

none

p值阈值:

普通图展示条目上限:

dotplot, treeplot, emapplot图中展示的富集条目上限，只展示最显著(p值最小)的条目;不宜过多, 否则图片太过密集, 没法看

密集类图展示条目上限:

cnetplot, heatplot, gseaplot图展示的条目不宜太多，否则图片过于密集

基因概念图中标注Gene Symbol:

关闭则标注Gene ID

标注富集条目名称:

关闭则标注ID，名称可能太长，图片无法容纳

circular cnetplot图中标注连线所属富集条目:

KEGG通路图标注的节点名类型:

orig是KEGG官网标注的通路节点名，id是基因ID, symbol_or_id表示在有Symbol的情况下标注Symbol，否则标注基因ID

orig

聚合FoldChange的方法:

一个KEGG Gene或者通路图节点可能对应多个Gene ID,在这种情况下, 我们需要把多个Gene ID的FoldChange合并为一个，这里指定合并方法

median

设置固定的随机数种子:

打开此开关, 可保证结果的可重现性, 即相同的输入和参数, 总是能得到相同的分析结果

置换次数:

置换检验计算p值时, 置换的次数

任务备注:

0-20个字母，数字，下划线或汉字的组合

任务完成时发邮件提醒我

使用说明

加载中...