SBC ToolBox VIP专区再添新模块—GSEA

GSEA(基因集富集分析)，基因在差异比较中表达的上下调与富集分析的碰撞，寻找出与差异上调或者下调密切相关的基因条目（GO、Pathway等）。与经常使用的GO、KEGG富集分析不同，GO、KEGG富集分析不考虑基因表达变化程度，GSEA把基因表达值作为考虑因素，也可以把全部表达的基因进行富集分析。一般情况下可以使用GSEA官网提供的客户端进行基因集富集分析，详细的操作步骤也可以在官网找到。SBC ToolBox使用R包进行GSEA数据分析，其具有输入数据更简洁，分析速度更快的特点。

 

GSEA官网链接：

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

 

 

登录GSEA模块

 

 

a) 可以在SBC ToolBox导航页面的VIP专区找到GSEA模块。

 

b) 也可以直接登录站点：

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

 

c) 与单细胞和空间转录分析一样，此分析模块为VIP模块，请老师登录注册，审核通过后会以邮件和短信的的方式发放登录信息。

登录地址：

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

 

 

SBC ToolBox GSEA都有什么？

 

a) 内嵌MSigDB九大经典数据集

i.  H: hallmark gene sets：结合手动筛选和自动化计算方法生成的50个hallmark基因集，包含了细胞组分、发育、DNA损伤、免疫、代谢、通路、增值、信号相关的基因集。

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

iii. C2:curated gene sets：精选数据集包含了经典通路和化学及遗传扰动相关基因集。

iv. C3:motif gene sets：转录因子，miRNA靶基因调节相关的基因集。

v. C4:computational gene sets：对癌症相关的基因芯片数据进行数据挖掘的癌症相关基因集。

vi. C5:GO gene sets：GO基因集。

vii.C6:oncogenic signatures：致癌相关特征基因集。

viii.C7:immunologic signatures：免疫相关特征基因集。

ix. C8:cell type signature gene sets：细胞类型相关特征基因集。

 

b) 自定义数据库

i.  感兴趣的基因集不在内嵌数据库中，可以将自有数据库上传GSEA模块进行基因集富集分析。

ii. 手搓数据集，老师自己收集组成的数据集也是支持的，但是比附符合以下格式。

iii. SBC ToolBox GSEA模块自定义数据集格式：

一共两列：第一列为基因集条目名字，第二列为数据集条目名字对应的基因集GeneSymbol名字，这里的自定义数据集仅支持.xlsx格式的文件。

 

注意：一个基因集条目对应多个基因，多个基因集条目组成GSEA分析参考基因集。

 

c) 可视化

i.  对GSEA结果进行基因集条目展示。

 

 

 

SBC ToolBox GSEA怎么使用？

 

a) 数据准备及上传

i.数据准备：.xlsx格式包含两列，第一列为GeneSymbol（该列与基因集中的GeneSymbol一致），第二列为差异倍数的log2变换。

 

ii.数据上传：侧边栏点击MSigDb GSEA组件，直接将数据点击上传或者拖拽下面红框中，此接口为MSigDb和自定义数据集的统一数据上传接口。

 

 

b)MSigDB GSEA参数调整

i.物种选择：下拉菜单栏，可供选择的为Human、Mouse及Rat三种物种。

ii.数据库选择：MSigDb数据库的九个基因集，详细内容见MSigDB九大经典数据集详解。

 

c)MSigDB GSEA分析及结果展示保存

i.点击提交分析按钮，程序运行，下图黑色区域小花花转圈圈，表示正在分析。 

 

 

ii.完成分析，会弹出完成对话框，默认会展示两个条目的GSEA展示，及GSEA富集分析结果表格。

 

 

iii.结果保存，一共可保存三项，1，GSEA富集表格。2，GSEA Top2富集条目展示，3，GSEA 结果.RDS文件，可用于可视化结果。

 

 

d)自定义数据库分析

i.在下图红框中上传自定义数据集，这里不用选择物种，需要注释差异基因的GeneSymbol与基因集的GeneSymbol需要一致。

 

 

ii.点击提交分析，分析过程及结果展示与MSigDb GSEA一致，可以保存自定义数据库的GSEA结果。

e)可视化，GSEA保存的.rds文件做为上传数据进行结果可视化。

 

 

i.默认结果展示：

 

 

ii.展示单个条目，并调整颜色，这里的条目序号与表格：

iii.调整展示类型及取消显著性

 

 

iv.可视化结果详解

 

 

v.与上调相关的条目展示

 

 

vi.与上调相关的条目展示

 

 

完成以上步骤，您的GSEA数据分析就妥妥完成了。各位老师同学赶紧开启您的SBC ToolBox云分析之旅吧！SBC ToolBox 是您科研路上的好搭档，好帮手，助您在科研道路上披荆斩棘。