gsea基因集从哪里下载

您可以从GSEA官方网站下载GSEA基因集。官网提供了下载功能，您可以一次性下载所有的基因集。请注意，为了使用该功能，您需要注册并登录。每个基因集都有一个特定的名称，比如C1大类中的2号染色体上的基因集的名称是chr2p。您可以在结果页面中找到每个基因集的名称、描述信息等，并选择下载的格式。此外，GSEA还提供了超基因集，比如HALLMARK_ADIPOGENESIS，它包含了多个已知的基因集。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。[1][2]

相关问题

单基因tcga gsea

基因集富集分析（Gene Set Enrichment Analysis，GSEA）是一种用于分析基因表达数据的方法，它可以帮助我们了解不同基因集在不同实验条件下的富集情况。而TCGA（The Cancer Genome Atlas）是一个癌症基因组学研究计划，旨在通过对多种癌症患者的基因组数据进行分析，以更好地了解癌症的发病机制和治疗方法。在单基因的TCGA GSEA中，我们可以针对某一个基因，在TCGA数据集中寻找与该基因相关的通路或基因集，以此来了解该基因在不同癌症类型中的富集情况。

单基因GSEA怎么用r做

单基因GSEA (Gene Set Enrichment Analysis) 是一种统计方法，用于检测一组基因表达数据中特定预定义基因集（例如通路、功能模块等）是否上调或下调。在R语言中，可以使用`gseaborn`包结合`clusterProfiler`来进行单基因GSEA。以下是基本步骤：

1. 安装必要的库：

install.packages("gseaborn")
install.packages("clusterProfiler")

2. 加载所需的库并导入数据（假设你有一个名为`expression_data.csv`的基因表达矩阵和一个`gene_sets.txt`的基因集文件）：

library(gseaborn)
library(clusterProfiler)

# 导入数据
expression <- read.table("expression_data.csv", header=TRUE, row.names="GeneName")
gene_sets <- read.table("gene_sets.txt", header=TRUE, colClasses = c("character", "numeric"))

3. 准备数据：
- 对于`expression_data.csv`，通常需要先对数据进行归一化处理，如log2转换。
- 创建一个索引列，表示每个基因在哪个组别中上调或下调。

4. 进行单基因GSEA：

# 使用clusterProfiler中的gseGO()函数
result <- gseGO(expression ~ factor(index_column), geneSetData=gene_sets, ont="BP", method="fisher", permutation=1000)

- `expression ~ factor(index_column)`：将基因表达数据和分组信息关联起来。
- `ont="BP"`：指定感兴趣的功能注释类别，比如“biological_process”（生物过程）。
- `method="fisher"`：选择GSEA的统计方法。
- `permutation=1000`：设置随机重排次数以提高结果的稳健性。

5. 可视化结果：

plot(result)

这将生成一个条形图或热力图，显示各个基因集在上调或下调列表中的富集情况。