下载文件后如何运行gsea

手把手教你如何使用GSEA - 生物信息学讨论版-丁香园论坛

作为一个医学僧背景的生信菜鸟，长期在大神们推荐的各种入门学习方法中摇摆不定，一会儿R最基础，一会儿Python更专业公众号：biobabble. Contribute to GuangchuangYu/biobabble development by creating an account on GitHub. 下载完了文件以后，则基于已经下载好的文件构建GSEA运行所需要的四个文件gct、cls、gmt、chip，这几个文件构建的时候，文件名里面一定不要含有“—”连接符。. 其中的gct构建得比较顺利；构建cls时，需要到上面提到的samples那里看一下别人的芯片是如何分组的，然后才能在cls表型文件里面确实如何进行排序什么的；gmt文件的话，下载下来的文件里面没有与之间的说明里面下一步运行GSEA软件。二. GSEA软件的运行. 上传文件，点击load data, 使用Method1依次上传.gct与.cls结尾的txt文件。

20.08.2022 下载文件后如何运行gsea

1：首先，打开 GSEA 的官网：http://software.broadinstitute.org/gsea/index.jsp. 可以看到 GSEA 的介绍，和最新版本的改动时间等。 2：接着，点击 download，在下载页面可以看到有很多板块，各个板块包含了不同的信息，这里不一一赘述，大家可以自行查看。基因富集分析（Gene Set Enrichment Analysis， GSEA ）是一种针对全基因组表达谱芯片数据的分析方法，将基因与预定义的基因集进行比较。. 即综合现有的对基因的定位、性质、功能、生物学意义等信息基础，构建一个分子标签数据库，在此数据库中将已知基因按照染色体位置、已建立基因集、模序、肿瘤相关基因集和GO基因集等多个功能基因集进行分组与归类。. 通过分析基因下载后安装打开（java运行环境大家按照软件提示来安装就可），软件初始界面是：第二步、准备数据在分析以前我们需要准备两个文件，两个文件可以用Excel打开：如果你的文件格式没问题，这里会提示你成功上传了2个文件。然后点击左边一栏的"Run GSEA": 然后就是一系列的选择参数了：打开gsea软件，将我们准备好的文件导入后，调整为如下参数，以及结果输出路径。 run GSEA run GSEA advanced options 点击run，之后大概等3到5分钟就会出结果。

Topgo Github

介绍GSEA分析之前，我们先看一篇Cell文章(https://sci-hub.tw/10.1016/j.cell.2016.11.033)的一个插图(SCI-HUB客户端（文献神器V4.0）——下载下载完成后，在dose里运行java –version,显示如下，即安装好。 3. 把下载的GSEA拖到自己的文件中，我放在G盘了，运行java -jar 工具下载链接：http://gap.shengxin.ren/tool/4/ 一般情况下咱们要做GSEA需要准备三个文件有了这三个文件之后就可以做GSEA富集分析啦点击批量运行，选择结果保存目录，稍微等一会儿就可以了，最终在保存目录下

GSEA-基因富集分析 KeapNotes blog

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通过运行我们事先写好的脚本，我们会得到一个id.txt文件，这个文件就是我们做GSEA富集分析所需要的输入文件 GSEA富集分析得到输入文件后，我们就可以做GSEA的富集分析，在通过GSEA的富集分析，我们可以得到这样的一个表格从第三部分开始其实是软件在分析数据的过程产生的中间文件，也很重要，读懂后可以加深对GSEA分析的认识，理解我们是如何从最初的基因表达矩阵得到最终的结果（即报告的前两个项目）。建议先从Dataset details 看起，然后再返回看第一部分的结果报告。 1.

Expression dataset：导入表达数据集文件，点击后自动显示上一步中从本地导入软件内的文件，所以一定要确认上一步导入数据是否成功； Gene sets database：基因功能集数据库，可以从本地导入（上一步）；在联网的情况下软件也可以为自动下载GSEA官网中的gene sets文件；一、打开软件，在软件左上角 Download Example datasets，或者直接去该网站进行下载。. http://www.gsea-msigdb.org/gsea/datasets.jsp. 在这里，我们将使用 p53 的数据进行分析，将图中红框的三个文件都下载到本地，这三个文件为携带 p53 突变与野生型表达谱、表型文件。. 在下载数据的时候，首先需要先进行注册，注册只需要邮箱，很简单就能完成。. 二、下载完成之后，再回到软件首页选择我们下载的表达矩阵数据和我们自己创建的样本类型解释文件进行导入，此时我们可以看到以下界面：成功导入 2 个文件，无错误。 2、进行第二步「run gsea」。在该步骤中，会出现一个新的页面，需要我们自行设置一些参数，这也是进行 gsea 最为关键的一步。 1：首先，打开 GSEA 的官网：http://software.broadinstitute.org/gsea/index.jsp. 可以看到 GSEA 的介绍，和最新版本的改动时间等。 2：接着，点击 download，在下载页面可以看到有很多板块，各个板块包含了不同的信息，这里不一一赘述，大家可以自行查看。基因富集分析（Gene Set Enrichment Analysis， GSEA ）是一种针对全基因组表达谱芯片数据的分析方法，将基因与预定义的基因集进行比较。. 即综合现有的对基因的定位、性质、功能、生物学意义等信息基础，构建一个分子标签数据库，在此数据库中将已知基因按照染色体位置、已建立基因集、模序、肿瘤相关基因集和GO基因集等多个功能基因集进行分组与归类。. 通过分析基因打开gsea软件，将我们准备好的文件导入后，调整为如下参数，以及结果输出路径。 run GSEA run GSEA advanced options 点击run，之后大概等3到5分钟就会出结果。

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