差異基因中找不到關(guān)注的基因，如何解決？

組學(xué)研究中，有時我們會遇到這樣的情況：GO/KEGG富集分析中出現(xiàn)了我們比較感興趣的通路，但是卻找不到預(yù)期關(guān)注的基因。進(jìn)一步檢查發(fā)現(xiàn)關(guān)注的基因甚至不在差異基因列表里！究其原因，竟然是關(guān)注的基因在組間的表達(dá)差異不顯著。在反復(fù)檢查，排除掉實(shí)驗(yàn)和分析問題后，我們不得不作出抉擇：更換靶標(biāo)基因（意味著前期的分子實(shí)驗(yàn)可能打水漂了）？調(diào)整分析參數(shù)（得衡量可接受度，閾值放寬后也不一定出的來）？重新再做實(shí)驗(yàn)（時間成本高，結(jié)果可能還和這次一樣）？那么，還有其它的可行策略么？有！不妨試一下GSEA富集分析。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?富集分析方法對比

基因集富集分析（Gene Set Enrichment Analysis，GSEA），是一種基于基因表達(dá)數(shù)據(jù)的計(jì)算方法，用于確定先驗(yàn)定義的一組基因是否在兩種生物學(xué)狀態(tài)之間顯示出統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著的一致性差異。這里，需要重點(diǎn)解釋一下：首先，“先驗(yàn)定義的一組基因”指的是進(jìn)行GSEA富集分析需要先提供一個基因集，可以使用GSEA自帶的MSigDB數(shù)據(jù)庫中定義的基因集或者進(jìn)行自定義，基因集中包含關(guān)注的基因。其次，“兩種生物學(xué)狀態(tài)”可以簡單理解為分組信息，比如實(shí)驗(yàn)組和對照組，通常和表型密切聯(lián)系。最后，“一致性差異”指的是基因集中的基因在兩種生物學(xué)狀態(tài)中呈現(xiàn)出的協(xié)同變化趨勢，或者說基因集整體的表達(dá)模式更接近于哪種生物學(xué)狀態(tài)。

總的來說，進(jìn)行GSEA富集分析，我們需要提供基因表達(dá)矩陣、分組信息和定義的基因集。隨后，依據(jù)與生物學(xué)狀態(tài)的關(guān)聯(lián)度（即排序指標(biāo)，比如FC、P Value等），生成基因排序列表。接著，從上到下遍歷排序列表中的基因，如果當(dāng)前基因也存在于定義的基因集中，則增加富集分?jǐn)?shù)。如果不存在，則減少富集分?jǐn)?shù)。增加/減少富集分?jǐn)?shù)的多少由排序指標(biāo)決定。生成的富集分?jǐn)?shù)折線圖中最高峰頂或最低峰谷位置的富集分?jǐn)?shù)作為基因集的富集得分，富集得分反映基因集在兩種生物學(xué)狀態(tài)中的協(xié)同趨勢（上調(diào)/下調(diào)）。而基因集中包含的基因在排序列表中的位置分布（上端富集/底層富集）展現(xiàn)了基因集與哪種生物學(xué)狀態(tài)更相關(guān)。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?GSEA

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最后，我們簡單講解一下GSEA富集分析的結(jié)果。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? GSEA富集分析結(jié)果

如上圖所示，大體可分為三個部分。第一部分是富集分?jǐn)?shù)折線圖。通過從上到下遍歷排序列表中的基因，計(jì)算每個基因位置的富集分?jǐn)?shù)，從而生成折線圖。折線圖中峰頂或峰谷位置的富集分?jǐn)?shù)為該基因集的富集得分（ES）。Leading edge subset指的是對ES貢獻(xiàn)最大的基因群，當(dāng)ES>0時，通常是出現(xiàn)在峰值得分之前的基因集合。而當(dāng)ES＜0時，則是出現(xiàn)在峰值得分之后的基因集合（簡單講就是峰頂左側(cè)或峰谷右側(cè)）。Leading edge subset是需要重點(diǎn)關(guān)注的，其中的基因在某種生物學(xué)狀態(tài)下具有更顯著的生物學(xué)意義。第二個部分，用黑色的線條標(biāo)記了基因集中的基因出現(xiàn)在排序列表中的位置。也就是說，排序列表和基因集中都有的基因才會有線條標(biāo)記。排序列表中從上往下的基因排列對應(yīng)著第二部分從左往右的線條排列，下方紅藍(lán)相間的colorbar表示的是排序指標(biāo)值的大小。紅色部分的基因在左側(cè)分組中高表達(dá)（圖中是KO組），藍(lán)色部分的基因在另一個分組中高表達(dá)（圖中是WT組）。第三部分，是排序列表中基因的Rank值分布，每個基因?qū)?yīng)的信噪比（基因排序方法，康測科技目前支持Signal2Noise、tTest、Ratio_of_Classes和log2_Ratio_of_Classes四種方法）以灰色面積展示。

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 關(guān)于康測

康測致力于先進(jìn)組學(xué)技術(shù)的開發(fā)和在生物醫(yī)學(xué)研究領(lǐng)域的應(yīng)用，建立了涵蓋基因組學(xué)、表觀基因組學(xué)、轉(zhuǎn)錄組學(xué)、表觀轉(zhuǎn)錄組學(xué)、免疫組學(xué)和互作組學(xué)的全面組學(xué)服務(wù)體系。而在醫(yī)學(xué)檢測方面，康測基于自主研發(fā)的SMP（Stranded Multiplex PCR）靶向測序技術(shù)，可提供檢測靈敏度和特異性均為100%的MRD一站式自動化解決方案。

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