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          SBC ToolBox云平臺VIP專區再添新模塊GSEA數據分析

          瀏覽次數:4216 發布日期:2023-11-28  來源:本站 本站原創,轉載請注明出處

          SBC ToolBox VIP專區再添新模塊—GSEAGSEA(基因集富集分析),基因在差異比較中表達的上下調與富集分析的碰撞,尋找出與差異上調或者下調密切相關的基因條目(GO、Pathway等)。與經常使用的GO、KEGG富集分析不同,GO、KEGG富集分析不考慮基因表達變化程度,GSEA把基因表達值作為考慮因素,也可以把全部表達的基因進行富集分析。一般情況下可以使用GSEA官網提供的客戶端進行基因集富集分析,詳細的操作步驟也可以在官網找到。SBC ToolBox使用R包進行GSEA數據分析,其具有輸入數據更簡潔,分析速度更快的特點。

          GSEA官網鏈接:

          https://www.gsea-msigdb.org/gsea/downloads.jsp
           

          登錄GSEA模塊

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          a) 可以在SBC ToolBox導航頁面的VIP專區找到GSEA模塊。

          b) 也可以直接登錄站點:

          https://www4.shbiochip.com/V2023/svip/gsea/

          c) 與單細胞和空間轉錄分析一樣,此分析模塊為VIP模塊,請老師登錄注冊,審核通過后會以郵件和短信的的方式發放登錄信息。

          登錄地址:

          https://www1.shbiochip.com/sbc/regvip.jsp
           

          SBC ToolBox GSEA都有什么?

          a) 內嵌MSigDB九大經典數據集

          i.  H: hallmark gene sets:結合手動篩選和自動化計算方法生成的50個hallmark基因集,包含了細胞組分、發育、DNA損傷、免疫、代謝、通路、增值、信號相關的基因集。

          ii. C1: positional gene sets:基因位置信息基因集。

          iii. C2:curated gene sets:精選數據集包含了經典通路和化學及遺傳擾動相關基因集。

          iv. C3:motif gene sets:轉錄因子,miRNA靶基因調節相關的基因集。

          v. C4:computational gene sets:對癌癥相關的基因芯片數據進行數據挖掘的癌癥相關基因集。

          vi. C5:GO gene sets:GO基因集。

          vii.C6:oncogenic signatures:致癌相關特征基因集。

          viii.C7:immunologic signatures:免疫相關特征基因集。

          ix. C8:cell type signature gene sets:細胞類型相關特征基因集。

          b) 自定義數據庫

          i.  感興趣的基因集不在內嵌數據庫中,可以將自有數據庫上傳GSEA模塊進行基因集富集分析。

          ii. 手搓數據集,老師自己收集組成的數據集也是支持的,但是比附符合以下格式。

          iii. SBC ToolBox GSEA模塊自定義數據集格式:

          一共兩列:第一列為基因集條目名字,第二列為數據集條目名字對應的基因集GeneSymbol名字,這里的自定義數據集僅支持.xlsx格式的文件。

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          注意:一個基因集條目對應多個基因,多個基因集條目組成GSEA分析參考基因集。

          c) 可視化

          i.  對GSEA結果進行基因集條目展示。

           
          SBC ToolBox GSEA怎么使用

          a) 數據準備及上傳

          i.數據準備:.xlsx格式包含兩列,第一列為GeneSymbol(該列與基因集中的GeneSymbol一致),第二列為差異倍數的log2變換。

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          ii.數據上傳:側邊欄點擊MSigDb GSEA組件,直接將數據點擊上傳或者拖拽下面紅框中,此接口為MSigDb和自定義數據集的統一數據上傳接口。

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          b)MSigDB GSEA參數調整

          i.物種選擇:下拉菜單欄,可供選擇的為Human、Mouse及Rat三種物種。

          ii.數據庫選擇:MSigDb數據庫的九個基因集,詳細內容見MSigDB九大經典數據集詳解。

          c)MSigDB GSEA分析及結果展示保存

          i.點擊提交分析按鈕,程序運行,下圖黑色區域小花花轉圈圈,表示正在分析。 

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          ii.完成分析,會彈出完成對話框,默認會展示兩個條目的GSEA展示,及GSEA富集分析結果表格。

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          iii.結果保存,一共可保存三項,1,GSEA富集表格。2,GSEA Top2富集條目展示,3,GSEA 結果.RDS文件,可用于可視化結果。

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          d)自定義數據庫分析

          i.在下圖紅框中上傳自定義數據集,這里不用選擇物種,需要注釋差異基因的GeneSymbol與基因集的GeneSymbol需要一致。

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          ii.點擊提交分析,分析過程及結果展示與MSigDb GSEA一致,可以保存自定義數據庫的GSEA結果。

          e)可視化,GSEA保存的.rds文件做為上傳數據進行結果可視化。

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          i.默認結果展示:

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          ii.展示單個條目,并調整顏色,這里的條目序號與表格:

          iii.調整展示類型及取消顯著性

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          iv.可視化結果詳解

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          v.與上調相關的條目展示

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          vi.與上調相關的條目展示

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          完成以上步驟,您的GSEA數據分析就妥妥完成了。各位老師同學趕緊開啟您的SBC ToolBox云分析之旅吧!SBC ToolBox 是您科研路上的好搭檔,好幫手,助您在科研道路上披荊斬棘。

          相關公司:上海生物芯片有限公司
          聯系電話:400-100-2131
          E-mail:marketing@shbiochip.com


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