 前面小编给大家介绍过 ☞ GSEA数据集介绍 ☞ 基因集富集分析(Gene Set Enrichment Analysis, GSEA) ☞ 从GSEA官网下载缺氧(hypoxia)相关基因 今天小编给大家介绍另外一种基于基因集的分析方法。GSVA（Gene Set Variation Analysis）分析是一种基于生物信息学的分析方法，可以用来推断单个样品中基因集/通路的活性程度。具体而言，GSVA分析将某一基因集内的基因表达量聚合为一个综合得分，然后比较该得分在不同条件下的变化，以评估基因集对样品类型或病理状态等的响应。 GSVA分析的主要思想是，在给定一个参考基因集合的情况下，将相应的基因表达矩阵进行标准化，然后根据基因表达矩阵中每个样本的表达水平，计算其相对于基因集合的得分。通常会采用一些特定的统计方法和辅助工具，例如SVD分解、GSEA和Z-score等，来计算基因集得分并进行可视化展示。 GSVA分析有许多应用场景，如生物标志物探索、疾病分类、信号通路调节的网络分析、药物筛选等。在实践中，可以结合实验设计、数据质量评估和生物学背景知识等因素，选取适当的基因集合，并根据不同的目的和需求，选择合适的算法和参数。 在R语言中，可以使用GSVA这个R包来进行基因集变异分析。下面是一个使用GSVA包的简单示例代码： #安装GSVA和fgsea这两个包，如果已经安装过，可以跳过下面两行BiocManager::install("GSVA")BiocManager::install("fgsea") #加载GSVA和fgsea两个包library(GSVA)library(fgsea) #读入表达矩阵expr=read.csv("expr.csv",row.names = 1) #将格式从数据框转换成数值矩阵expr=as.matrix(expr)#读入需要计算得分的基因集（这里以hallmark为例）geneSets <- gmtPathways("h.all.v7.5.1.symbols.gmt") # 计算样本在每个基因集上的得分，采用默认参数sampleScores <- gsva(expr, geneSets) # 显示前五个样本中前十条通路的得分sampleScores[1:10,1:5]  得到这样一个矩阵之后，其实我们可以把它当作一个基因表达矩阵来处理。我们可以做一些类似的下游分析，例如差异表达分析，绘制热图，火山图。如果有生存数据，我们甚至可以做生存分析，构建预后模型。因为从分析的角度来说，这里的每一行的基因集，跟我们传统意义上基因表达谱里面每一个基因，没有什么区别。 |
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