GSEAmining

DOI:10.18129 / B9.bioc.GSEAmining

使基因集富集分析结果具有生物学意义

Bioconductor版本:Release (3.16)

基因集富集分析是一种非常强大和有趣的计算方法，它允许差异表达基因和生物过程之间的简单关联。不幸的是，尽管它的设计目的是帮助研究人员解释基因表达数据，但它可能产生大量的结果，其生物学意义可能难以解释。许多可用的工具依赖于层次结构的基因本体(GO)分类来减少结果中的冗余。然而，由于GSEA的普及，更多的基因集收集，如分子特征数据库正在出现。由于这些集合不像GO中的集合那样组织，因此它们在GSEA中的使用并不总是给出一个直接的答案，换句话说，使用当前可用的工具获取所有有意义的信息可能具有挑战性。由于这些原因，GSEAmining是一个创建可重复报告的简单工具，可以帮助研究人员从生物学角度理解GSEA的输出。根据GSEA的结果，GSEAmining基于前缘(核心)子集中相同基因的存在对不同的基因集集合进行聚类。前沿亚群是那些对每个基因集合或基因集的富集分数贡献最大的基因。由于这个原因，参与类似生物过程的基因集应该共享共同的基因，并反过来聚集在一起。之后，GSEAmining能够识别和表示每个聚类:-基因集名称中最丰富的术语(作为词云)-前沿子集中最丰富的基因(作为条形图)。 In each case, positive and negative enrichments are shown in different colors so it is easy to distinguish biological processes or genes that may be of interest in that particular study.

作者:Oriol arqusamus [aut, cre]

维护人员:Oriol arqu < Oriol。Arques在gmail.com>

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超文本标记语言	R脚本	GSEAmining
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细节

biocViews	bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载 ，bob 体育平台下载
版本	1.8.0
在Bioconductor中	BioC 3.12 (R-4.0)(2年)
许可证	GPL-3 |文件许可证
取决于	R (>= 4.0)
进口	dplyr，tidytext，dendextend，宠物猫，ggplot2，ggwordcloud，stringr，gridExtra，rlang， grDevices，图形，统计，方法
链接
建议	knitr，rmarkdown，BiocStyle，clusterProfiler，testthat
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源包	GSEAmining_1.8.0.tar.gz
Windows二进制	GSEAmining_1.8.0.zip
macOS二进制文件(x86_64)	GSEAmining_1.8.0.tgz
macOS二进制(arm64)	GSEAmining_1.8.0.tgz
源库	git clone https://git.bioconductor.org/packages/GSEAmining
源存储库(开发人员访问)	git clone git@git.bioconductor.org:packages/GSEAmining
包短Url	//www.anjoumacpherson.com/packages/GSEAmining/
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