简介

模块算法整体介绍

模块 子模块 功能介绍 输入文件的格式
geneSetEnrichment gsea 基于经典的基因集富集分析(Gene Set Enrichment Analysis, GSEA)方法,利用表达谱数据和表型标签(如实验组 vs 对照组)计算基因集在排序基因列表中的富集程度,识别与表型显著相关的通路或功能模块。 Stereo-seq h5ad
geneSetEnrichment gsva 执行基因集变异分析(Gene Set Variation Analysis, GSVA),属于非参数的无监督分析方法。通过将基因表达矩阵转换为基因集活性矩阵,评估基因集在单个样本中的富集分数,适用于发现样本间基因集的活性差异(如肿瘤亚型分析)。 Stereo-seq h5ad
geneSetEnrichment prerank 针对预排序的基因列表(如根据差异表达分析的logFC或p值排序)进行富集分析,无需原始表达数据。常用于灵活性更高的场景(如整合不同排序指标),直接评估基因集在排序列表中的富集程度。 带有gene信息和log2FC值的csv格式文件
geneSetEnrichment enrichr 对输入的基因列表进行富集分析,支持多种功能数据库(如GO、KEGG、WikiPathways)。快速获取基因列表在已知通路或功能中的富集结果,适合小规模基因集的快速注释。 带有gene信息和log2FC值的csv格式文件

参考文献

  • Fang, Z., Liu, X., & Peltz, G. (2023). GSEApy: a comprehensive package for performing gene set enrichment analysis in Python. Bioinformatics, 39(1), btac757.
© 2025 STOmics Tech. All rights reserved.Modified: 2025-08-01 16:50:17

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