原理理解
关于GSEA富集分析，其实很早就接触过了，但一直没有深究下去。这里白介素同学抽空进行了测试。
关于原理的理解，我考虑自身情况只在用，就不去深究数学公式如何，只需要大概知道其原理，与常用的DAVID做分析有何区别即可。
常规的富集分析多是在差异分析之后得到差异基因集，然后进入富集分析，但值得注意的是，差异基因的获取必须是认为的设定了阈值的，我们通俗的讲，假设一个基因的差异倍数是1.2， 你觉得是不是差异基因？ 如果设置阈值为2，它就不是，你设置阈值为1.1它就是了，因此就存在人为的主观影响。 从生物学的角度来讲，1.2倍的差异也可能是差异，因为有时某些基因表达的微量变化也能引发重要的生物学功能变化。
所以 GSEA分析这时候就体现了它的优越性，它的分析方法并不是从差异基因开始，而是从已标准化的表达矩阵开始的，能找到在实验组和对照组差异的基因集或者说通路。这样可能发现一些差异不明显，但差异趋势相同的基因集。
操作方法
关于软件的点击操作其实都不会难，难点在于要理解清楚，输入的数据格式，需要哪些数据，格式是什么？
关于操作，其实网络上已有很多教程，这里可以留下链接，就不去重复闭门造车了。
输入文件准备教程及结果解读
结果解读教程2
白介素同学当然是完整测试过一遍了，给大家看看结果，就是一个文件夹里面包含所有结果。大概过了几分钟就跑完了，关键还是格式准备。
image.png
关键图形结果展示，简单解释一下，黑色线是基因，峰表示富集分数。正的为高表达，负的为低表达。
image.png
仍然发现有一个问题，就是图片太丑了，恐怕放到文章里不是很合适。
这样，还得想办法用R语言解决一下，下次看如果解决了分享出来。
