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GSEA #
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Analysis

GSEA(Gene Set Enrichment Analysis) #

Fold change가 큰 순으로 비슷한 발현 양상을 보이는 유전자들에 SNR(Signal to Noise Ratio) 방법을 이용하여 유전들에 순위를 매겨서 정렬하고, 관심 있는 Molecular profile 상관관계를 이용해서 ES(Enrichment Score) 및 P-value를 계산한 후 해당 유의미한 GO정보를 제공해주는 방법입니다. GSEA는 예를 들어 normal cell과 cancer cell 이 있을 때, 통계적으로 유의미한 발현양상이 비슷한지 다른지를 평가해주는 GO분석방법입니다. 따라서 비슷한 유전자들은 다른 양상을 보이는 유전자보다 가깝게 위치하여 보여줍니다.

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출처: https://eem.hgc.jp/

Gene set에 속한 유전자를 Fold change가 감소하는 방향으로 정렬하고 ES(enrichment Score)계산 및 Leading Edge 유전자 군 추정합니다.

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출처: http://blog.daum.net/_blog/BlogTypeView.do?blogid=0MSQg&articleno=7532080&_bloghome_menu=recenttext

ES 값은 Weighted Kolmogorov-Smirnov Statistic 을 이용하여 계산할 수 있습니다. 계산된 ES값이 최대치를 보이는 부분을 확인하여 gene set내의 유전자들 가장 중요한 유전자군 (leading edge subset) 을 추출할 수 있습니다.

GSEA 파일 다운로드 #

"http://www.broadinstitute.org/gsea/index.jsp" 에서 GSEA파일을 다운로드 가능합니다.
Human 데이터 다운로드 : "http://www.broadinstitute.org/gsea/downloads.jsp" 에서 all gene sets 다운로드
mouse에 데이터 다운로드 : "http://www.go2msig.org/cgi-bin/prebuilt.cgi?taxid=10090" 에서 다운로드


참조 #

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