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gsea富集分析哪家好
KEGG富集分析的焦点：核心基因的集中与重要性在KEGG富集分析中，核心基因的占比和signal值成为了衡量通路集中度的量化指标，帮助我们洞察基因集在生理或病理过程中的关键作用。GSEA流程：从计算到解读GSEA的步骤包括计算Enrichment Score，评估其显著性，并进行多重测试校正。
GO、KEGG和GSEA在基因富集分析中各有侧重。GO更注重单个基因的功能描述，KEGG强调基因在通路和功能集中的集中分布，而GSEA则侧重于识别特定基因集在不同生物状态下的差异表达。
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在R语言中，可通过fgsea包或clusterProfiler包进行GSEA分析。首先，需要准备rank文件（排序的基因列表）和gmt文件。fgsea包会检查基因集在差异表达基因中的富集情况，显示 NES、pval和padj，以及标准化的ES（ NES）。clusterProfiler包则提供气泡图展示显著富集的通路，并可视化特定通路的富集结果。
基因集富集分析(Gene set enrichment analysis， GSEA)方法于2005年首次提出，题为Gene set enrichment analysis： A knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles的相关论文发表于杂志PNAS，至今引用量已接近2万。
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