关于GSEA富集分析_2019-05-28

内容引用于以下文章：

https://blog.csdn.net/weixin_43569478/article/details/83745105

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1239896/

https://zhuanlan.zhihu.com/p/44091458

http://www.bio-info-trainee.com/3912.html

关于挑选 上调基因集合，作为背景基因，是否合理的问题。

合理。对哪群基因感兴趣都可以做，GSEA的核心算法是，具有某个功能的基因集，在你感兴趣的一群基因中是否显著富，以此判断你感兴趣的这群基因是否可能具有某个功能。

在传统的富集分析时，我们只需要一个差异基因的列表，根本不关心这个差异基因究竟是上调还是下调。这是因为，传统的富集分析根本不需要考虑基因表达量的变化趋势，其算法的核心只关注这些差异基因的分布是否和随机抽样得到的分布一致，即使后期在可视化时，我们在通路图上用不同颜色标记了上下调的基因，但是由于没有采用有效的统计学手段去分析这条通路下所有差异基因的总体变化趋势，这使得传统的富集分析结果无法回答上述的问题。

GSEA分析结果详细解读

《生信修炼手册》: https://blog.csdn.net/weixin_43569478/article/details/83745105