1、探索基因世界的核心秘密，从懵懂小白到科研高手的必经之路——基因富集分析。这是一场深入解读生命奥秘的旅程，通过GSEA（基因集富集分析）揭示基因在生物学过程中的非凡角色。让我们一起揭开其神秘面纱。富集分析，就像科学家的放大镜，聚焦于一组基因如何共同参与生物过程。
2、高质量的富集分析在SCI文章中能够为研究提供有力的证据支持。例如，在揭示肿瘤亚型的案例中，通过单细胞RNA测序识别不同胶质母细胞瘤亚群的特异差异表达基因，并进行功能富集分析，可以揭示特定生物学功能，进而完成亚型区分和后续分析。
3、GSEA分析主要依赖于三个文件：MSigDB提供的预定义基因集（.gmt）、表达矩阵（.gct）和表型信息（.cls）。首先，从官方网站获取并准备这些文件格式，GSEA官网地址：gsea-msigdb.org/gsea/in...分析过程中，关键在于理解GSEA的结果解读。
4、基因集富集分析（GSEA）是一种用于研究基因表达数据的统计方法，它通过预定义的基因集来评估在特定条件下基因表达的富集情况。GSEA在科学研究中广泛应用，尤其是在基于RNA的数据分析中，它为基因筛选提供了一种重要的方式。
5、现在做转录组测序，看看差异基因，做做富集分析，再讨论下差异基因功能与自己研究性状或处理之间的关系，最后加简单的qPCR验证，这样的数据发SCI影响因子越来越低了。必须增加新的分析内容才能有所突破。
1、在进行基因富集分析时，选择合适工具至关重要。最近，讨论了Metascape与DAVID数据库的比较，旨在找出哪一个更适用于基因富集分析。Metascape提供了一站式基因富集分析解决方案，其结果包含了多个表格与图表，完成分析后，用户可通过点击页面顶部的“All in one zip File”按钮下载所有结果。
2、无代码情况下，微生信网站上的GO富集弦图绘图模块简化了操作流程，只需准备特定格式的数据，调整图片设置，即可生成专业级的GO富集图。通过微调，这些图可用于满足杂志出版的要求。除了Metascape，Cytoscape和BiNGO插件也能进行富集分析，而David、Gene Ontology Consortium和Webgestal等工具则提供了其他选择。
3、而像DAVID、clusterProfiler和Metascape这样的软件，更是分析的得力助手，它们通过累积超几何分布等统计方法，严谨地校正多重检验，确保结果的可靠性。
4、为了实现高质量的富集分析，研究者需要熟悉常用的富集分析工具，如DAVID在线分析工具、R clusterProfiler包和Metascape等。此外，了解生物信息学基础、掌握统计学方法以及熟悉相关数据库资源对于有效开展富集分析至关重要。
1、全转录组测序结果初步分析 对来自HPH大鼠和对照大鼠肺部的6个样品进行全转录组测序。
2、全转录组测序的构建流程主要包括两个关键步骤：Ribo-zero文库构建和small RNA文库构建。在Ribo-zero文库构建过程中，首先使用Ribo-zerorRNA试剂盒去除核糖体RNA，接着随机打断RNA并合成cDNA，最后通过磁珠纯化得到双链cDNA并完成末端修复、加A尾和连接测序接头。
3、全转录组广义上是指细胞在特定状态下所能转录出来的 所有RNA的总和，包括mRNA和非编码RNA 。借助高通量测序技术，可以全面获取样本中转录产物信息，结合竞争性内源RNA （ ceRNA）机制， 进行联合分析，深入挖掘转录水平调控网络。转录组测序的研究对象为特定细胞在某一功能状态下所能转录出来的所有mRNA。
4、构建的ceRNA网络不仅揭示了CCA特异的调控关系，还通过分析节点间的连接度识别了关键基因，如lncRNA KIAA008miRNA hsa-mir-211和mRNA KIAA1549，从而为理解CCA的发病机制提供了线索。
5、研究首先从TCGA数据库中筛选出HCC样本，通过差异分析筛选出差异表达的lncRNA、miRNA、mRNA，构建ceRNA调控网络，并对网络进行富集分析、生存分析、亚细胞定位分析、分子相关性分析、甲基化分析及免疫分析。