Gene Set Enrichment Analysis，中文名称为基因集富集分析，是由Broad Institute研究所的科学家提出的一种富集方法，在提出该方法的同时还对应提供了分析的软件GSEA和一个基因集数据库MSigDB。本章主要介绍这个数据库，官网如下
对于human的基因，从位置，功能，代谢途径，靶标结合等多种角度出发，构建出了许多的基因集合，一个基因集合中就是具有相近位置或类似功能的许多基因的，Broad Institute研究所将它们构建的基因集合保存在MSigDB数据库中。
该数据库是不断更新和完善的，目前最新版本为v7.5.1, 更新于2022年1月，共收录了32880个基因集。往届不同版本如下收录的基因集数目变化如下
如此多的数据，肯定需要分门别类的整理，在MSigDB v7.0中，将所有的基因集划分为以下9大类别
1. H: hallmark gene sets
该类别包含了由多个已知的基因集构成的超基因集，每个H类别的基因集都对应多个基础的其他类别的基因集。共包含50个基因集。
2. C1: positional gene sets
该类别包含人类每条染色体上的不同cytoband区域对应的基因集合。根据不同染色体编号进行二级分类。包含299个基因集。
3. C2:curated gene sets
该类别包含了已知数据库，文献和专家支持的基因集信息，包含下面2个二级分类：
4. C3 : regulatory target gene sets
该类别包含了miRNA靶基因和转录因子结合区域等基因集合，示意如下
无论是转录因子还是miRNA, 都是通过特定的motif序列来识别可以结合的区域，这些基因集合，本质上为具有相同motif序列的基因集，比如AAACCAC_MIR140这个基因集， 具有相同的AAACCACmotif, 而hsa-miR-140可以识别该motif然后进行结合，所以AAACCAC_MIR140是hsa-miR-140靶标基因的集合。
5. C4 : computational gene sets
该类别包含计算机软件预测出来的基因集合，主要是和癌症相关的基因，示意如下
6. C5 : GO gene sets
该类别包含了Gene Ontology对应的基因集合，分为以下3大类别
每个基因集对应一个GO term, 比如基因集GO_MOLTING_CYCLE对应GO:0042303。
7. C6 : oncogenic signatures
该类别包含已知条件处理后基因表达量发生变化的基因，比如AKT_UP.V1_DN对应RAD001试剂处理后表达量下调的基因。
包括189个基因集。
8. C7 : immunologic signatures
该类别包含了免疫系统功能相关的基因集合。
在官网上，可以方便的检索这些基因集，链接如下
9. C8 : cell type signature gene sets
包含在人类组织的单细胞测序研究中确定的细胞类型的簇标记物的基因集，共包含700个基因集。
实操：
选择感兴趣的类别（此处选择C1），然后在页面最下方就可以看到该类别下的所有基因集，示意如下
再选择的是C1大类，10号染色体上的基因集，chr10p11这种信息就是每个基因集的名字，点击可以查看具体信息，示例如下
结果页面可以看到该基因集的名称，描述信息等，也可以直接下载，有多种格式供选择。官网也提供了下载功能，一次下载所有的基因集，需要注册登录才能使用该功能。
对于GSEA而言，不仅是富集分析算法的一次提升，更是研究角度的高度升华。传统的富集分析只会对GO, pathway等功能数据库进行分析，而MSigDB提供了多方位的研究思路，不仅从功能出发，也可以从位置，表达量变化趋势等角度进行探究，极大的丰富和扩展了富集分析的研究对象。
------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------I'm a line ! Thanks !---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
参考链接：https://blog.csdn.net/weixin_43569478/article/details/83744521
网友评论