1 Enrichment score(ES)ES是GSEA最初的结果,反应全部杂交data排序后,在此序列top或bottom富集的程度。 2 NES由于ES是根据分析的数据集中的gene是否在一个功能gene set中出现来计算的,但各个功能gene set中包含的gene数目不同,且不同功能gene set与data之间的相关性也不同,因此,比较data set在不同功能gene set中的富集程度要对ES进行标准化处理,,也就是NES 3 FDRNES确定后,判断其中可能包含的错误阳性发现率。FDR=25%意味着对此NES的确定,4次可能错 1次。GSEA结果中,高亮显示FDR<25%的富集set。因为从这些功能gene中最可能产生有意义的假设,促进进一步研究。大多数情况下,选FDR<25%是合适的,但是,假如分析的芯片data set较少,选择的是探针随机组合而不是表型组合,若p不严格,那么应该选FDR<5%。 4 名义p值 nominal p-value描述的是针对某一功能gene子集得到的富集得分的统计显著性,显然,p越小,富集性越好。 以上4个参数中,只有FDR进行了功能gene子集大小和多重假设检验矫正,而p值没有,因此,如果结果中有一个高度富集的功能gene子集,而其有很小的名义p-value和大的FDR意味着富集并不显著。 我的一个具体结果解读:
在选择的BP中,有681个gene sets,92个PH中上调,其中75%的正确率支持0条子集上调,1个BP的gene表达上调名义p值<0.01。总体结果并不理想。 备注GSEA富集结果太少说明:无gene set被富集。 GSEA富集结果太多说明:太多的功能子集被富集了。 |
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