[求助]RNA-seq data怎么做broad的GSEA分析# Biology - 生物学
t*o
1 楼
coast to coast，穿着过去可以么？反正就是到了住hotel，面试完了就飞回来；想不
出还要带什么行李
出还要带什么行李
f*g
2 楼
今天网上从家出来 看见床上掉两块钱 本着不浪费不以物小而不为的的原则 我就吼了
声
妈 床上两块拿走了哈 刚喊完还没等老妈说话 我家狗一面嚎着一面就冲了过来 正纳闷
我哪招惹它了
老妈慢悠的过来说了一句 ： 那是它晚上买肠的钱 。。。。。
狗也是认识rmb的 。
声
妈 床上两块拿走了哈 刚喊完还没等老妈说话 我家狗一面嚎着一面就冲了过来 正纳闷
我哪招惹它了
老妈慢悠的过来说了一句 ： 那是它晚上买肠的钱 。。。。。
狗也是认识rmb的 。
d*s
3 楼
做了一个rna-seq，core给了我们一个excel file。里面有一个很长的list of gene，
每个gene有对应的pvale，logFC，和每个sample的raw read counts以及FPKM。
GSEA是用来分析microarray data，但是网站上说也可以分析RNA-seq data。研究了半
天没搞明白。
1.不知道数据格式怎么转换。
2.不懂GSEA Preranked analysis是什么，这个prerank 是必须的嘛？
3.因为是RNA-seq，怎么选chip platform？
4.怎么让我的list里的gene name对应上MsigDB里的gene name？
求大牛帮忙。先谢谢了。
每个gene有对应的pvale，logFC，和每个sample的raw read counts以及FPKM。
GSEA是用来分析microarray data，但是网站上说也可以分析RNA-seq data。研究了半
天没搞明白。
1.不知道数据格式怎么转换。
2.不懂GSEA Preranked analysis是什么，这个prerank 是必须的嘛？
3.因为是RNA-seq，怎么选chip platform？
4.怎么让我的list里的gene name对应上MsigDB里的gene name？
求大牛帮忙。先谢谢了。
m*y
4 楼
用西服自带的套子装着，对折一下可以放进登机箱的，一般没什么问题的
也可以直接穿上省事
【在 t******o 的大作中提到】
: coast to coast，穿着过去可以么？反正就是到了住hotel，面试完了就飞回来；想不
: 出还要带什么行李
也可以直接穿上省事
【在 t******o 的大作中提到】
: coast to coast，穿着过去可以么？反正就是到了住hotel，面试完了就飞回来；想不
: 出还要带什么行李
B*Z
5 楼
不是美刀？
z*t
6 楼
bioconductor里面应该有做RNA-seqGSEA的R包，你可以用
我的办法不一定对，用我们bioinfo的话就是do things which pre-rank is not
designed for..
不过就是用pre-rank的办法做gene set enrichment
pre-rank需要一个rank file你把differential gene按照fold change或者p val 从高
到低rank一下就可以用pre-rank跑了。platform name选gene symbol,忘了哪里一个输
入栏可以让你pick 6个大类的MisgDB gene name
【在 d***s 的大作中提到】
: 做了一个rna-seq，core给了我们一个excel file。里面有一个很长的list of gene，
: 每个gene有对应的pvale，logFC，和每个sample的raw read counts以及FPKM。
: GSEA是用来分析microarray data，但是网站上说也可以分析RNA-seq data。研究了半
: 天没搞明白。
: 1.不知道数据格式怎么转换。
: 2.不懂GSEA Preranked analysis是什么，这个prerank 是必须的嘛？
: 3.因为是RNA-seq，怎么选chip platform？
: 4.怎么让我的list里的gene name对应上MsigDB里的gene name？
: 求大牛帮忙。先谢谢了。
我的办法不一定对，用我们bioinfo的话就是do things which pre-rank is not
designed for..
不过就是用pre-rank的办法做gene set enrichment
pre-rank需要一个rank file你把differential gene按照fold change或者p val 从高
到低rank一下就可以用pre-rank跑了。platform name选gene symbol,忘了哪里一个输
入栏可以让你pick 6个大类的MisgDB gene name
【在 d***s 的大作中提到】
: 做了一个rna-seq，core给了我们一个excel file。里面有一个很长的list of gene，
: 每个gene有对应的pvale，logFC，和每个sample的raw read counts以及FPKM。
: GSEA是用来分析microarray data，但是网站上说也可以分析RNA-seq data。研究了半
: 天没搞明白。
: 1.不知道数据格式怎么转换。
: 2.不懂GSEA Preranked analysis是什么，这个prerank 是必须的嘛？
: 3.因为是RNA-seq，怎么选chip platform？
: 4.怎么让我的list里的gene name对应上MsigDB里的gene name？
: 求大牛帮忙。先谢谢了。
t*o
7 楼
直接穿做overnight flight会皱了么？
f*g
8 楼
从国内臭百转来的。觉得好笑，和大家分享。
【在 B*****Z 的大作中提到】
: 不是美刀？
【在 B*****Z 的大作中提到】
: 不是美刀？
x*d
9 楼
1.
自己按照GSEA网站上gct的格式把你的RNA-seq改成gct格式，比如这样
#1.2
20000 6
Symbol Description WT1 WT2.。。。
ACTN1 Actin1 100 100
你可以用FPKM来做GSEA。gene symbol必须大写！因为GSEA用的gene set都是大小写敏
感，而且全是大写的。
2.不是必须的
3.不需要选，自己collapse by gene symbol，除掉duplicate，然后在GSEA界面那里吧
collapse的选项关掉
4.如果你的gene name是official gene symbol的话那就是MSigDB的gene name，个别
gene name可能不一样，这个你得自己去鉴别。实际做的话影响不大。
【在 d***s 的大作中提到】
: 做了一个rna-seq，core给了我们一个excel file。里面有一个很长的list of gene，
: 每个gene有对应的pvale，logFC，和每个sample的raw read counts以及FPKM。
: GSEA是用来分析microarray data，但是网站上说也可以分析RNA-seq data。研究了半
: 天没搞明白。
: 1.不知道数据格式怎么转换。
: 2.不懂GSEA Preranked analysis是什么，这个prerank 是必须的嘛？
: 3.因为是RNA-seq，怎么选chip platform？
: 4.怎么让我的list里的gene name对应上MsigDB里的gene name？
: 求大牛帮忙。先谢谢了。
d*t
10 楼
如果皱了，hotel可以自己烫下
【在 t******o 的大作中提到】
: 直接穿做overnight flight会皱了么？
d*s
11 楼
谢谢上面两位的帮忙，终于能分析了。
但是分析结果好像不是很好。
大部分的gene sets在WT里upregulated了，但是在KO里就
很少。我分析了好几个gene sets database都是这样。
不仅如此，KO组里一个能看的enrichment plot都没有。
我用的都是默认的parameter，有些parameter是不是应该改一改。
Enrichment in phenotype: WT (4 samples)
701 / 797 gene sets are upregulated in phenotype WT
0 gene sets are significant at FDR < 25%
13 gene sets are significantly enriched at nominal pvalue < 1%
36 gene sets are significantly enriched at nominal pvalue < 5%
Enrichment in phenotype: KO (4 samples)
96 / 797 gene sets are upregulated in phenotype KO
0 gene sets are significantly enriched at FDR < 25%
0 gene sets are significantly enriched at nominal pvalue < 1%
0 gene sets are significantly enriched at nominal pvalue < 5%
贴了一个enrichment plot，在所有的分析里总是zero cross at 10132，这个正常吗？
是不是靠近中间比较好一点？
【在 d***s 的大作中提到】
: 做了一个rna-seq，core给了我们一个excel file。里面有一个很长的list of gene，
: 每个gene有对应的pvale，logFC，和每个sample的raw read counts以及FPKM。
: GSEA是用来分析microarray data，但是网站上说也可以分析RNA-seq data。研究了半
: 天没搞明白。
: 1.不知道数据格式怎么转换。
: 2.不懂GSEA Preranked analysis是什么，这个prerank 是必须的嘛？
: 3.因为是RNA-seq，怎么选chip platform？
: 4.怎么让我的list里的gene name对应上MsigDB里的gene name？
: 求大牛帮忙。先谢谢了。
但是分析结果好像不是很好。
大部分的gene sets在WT里upregulated了，但是在KO里就
很少。我分析了好几个gene sets database都是这样。
不仅如此，KO组里一个能看的enrichment plot都没有。
我用的都是默认的parameter，有些parameter是不是应该改一改。
Enrichment in phenotype: WT (4 samples)
701 / 797 gene sets are upregulated in phenotype WT
0 gene sets are significant at FDR < 25%
13 gene sets are significantly enriched at nominal pvalue < 1%
36 gene sets are significantly enriched at nominal pvalue < 5%
Enrichment in phenotype: KO (4 samples)
96 / 797 gene sets are upregulated in phenotype KO
0 gene sets are significantly enriched at FDR < 25%
0 gene sets are significantly enriched at nominal pvalue < 1%
0 gene sets are significantly enriched at nominal pvalue < 5%
贴了一个enrichment plot，在所有的分析里总是zero cross at 10132，这个正常吗？
是不是靠近中间比较好一点？
【在 d***s 的大作中提到】
: 做了一个rna-seq，core给了我们一个excel file。里面有一个很长的list of gene，
: 每个gene有对应的pvale，logFC，和每个sample的raw read counts以及FPKM。
: GSEA是用来分析microarray data，但是网站上说也可以分析RNA-seq data。研究了半
: 天没搞明白。
: 1.不知道数据格式怎么转换。
: 2.不懂GSEA Preranked analysis是什么，这个prerank 是必须的嘛？
: 3.因为是RNA-seq，怎么选chip platform？
: 4.怎么让我的list里的gene name对应上MsigDB里的gene name？
: 求大牛帮忙。先谢谢了。
b*u
12 楼
true
【在 m*********y 的大作中提到】
: 用西服自带的套子装着，对折一下可以放进登机箱的，一般没什么问题的
: 也可以直接穿上省事
【在 m*********y 的大作中提到】
: 用西服自带的套子装着，对折一下可以放进登机箱的，一般没什么问题的
: 也可以直接穿上省事
d*s
13 楼
谢谢，看了一下GSEA的youtube video，好像pre-rank以后再跑GSEA结果反而不好，和
permutation有关。
【在 z*t 的大作中提到】
: bioconductor里面应该有做RNA-seqGSEA的R包，你可以用
: 我的办法不一定对，用我们bioinfo的话就是do things which pre-rank is not
: designed for..
: 不过就是用pre-rank的办法做gene set enrichment
: pre-rank需要一个rank file你把differential gene按照fold change或者p val 从高
: 到低rank一下就可以用pre-rank跑了。platform name选gene symbol,忘了哪里一个输
: 入栏可以让你pick 6个大类的MisgDB gene name
d*s
14 楼
谢谢提醒，不知道省了我多少时间！
【在 x*****d 的大作中提到】
:
: 1.
: 自己按照GSEA网站上gct的格式把你的RNA-seq改成gct格式，比如这样
: #1.2
: 20000 6
: Symbol Description WT1 WT2.。。。
: ACTN1 Actin1 100 100
: 你可以用FPKM来做GSEA。gene symbol必须大写！因为GSEA用的gene set都是大小写敏
: 感，而且全是大写的。
: 2.不是必须的
x*d
15 楼
GSEA does not show directionality, so "significantly enriched in WT" could
be either positively enriched in WT or negatively enriched in WT.
【在 d***s 的大作中提到】
: 谢谢上面两位的帮忙，终于能分析了。
: 但是分析结果好像不是很好。
: 大部分的gene sets在WT里upregulated了，但是在KO里就
: 很少。我分析了好几个gene sets database都是这样。
: 不仅如此，KO组里一个能看的enrichment plot都没有。
: 我用的都是默认的parameter，有些parameter是不是应该改一改。
: Enrichment in phenotype: WT (4 samples)
: 701 / 797 gene sets are upregulated in phenotype WT
: 0 gene sets are significant at FDR < 25%
: 13 gene sets are significantly enriched at nominal pvalue < 1%
d*s
16 楼
make sense.Thanks.
所有的gene sets 都分析了，居然一个FDR<0.25都没有。
【在 x*****d 的大作中提到】
:
: GSEA does not show directionality, so "significantly enriched in WT" could
: be either positively enriched in WT or negatively enriched in WT.
x*d
17 楼
hallmark gene sets are very small (50 gene sets) so it is very stringent.
Try C2 CP: Canonical pathways or C5 GO Biological Process.
【在 d***s 的大作中提到】
:
: make sense.Thanks.
: 所有的gene sets 都分析了，居然一个FDR<0.25都没有。
w*o
18 楼
应该是多重检验校正的问题吧，你把多余的gene sets去掉，着重分析你感兴趣的几个
gene sets，应该FDR会小很多。
【在 d***s 的大作中提到】
:
: make sense.Thanks.
: 所有的gene sets 都分析了，居然一个FDR<0.25都没有。
gene sets，应该FDR会小很多。
【在 d***s 的大作中提到】
:
: make sense.Thanks.
: 所有的gene sets 都分析了，居然一个FDR<0.25都没有。
d*s
19 楼
谢谢，看了这两个gene sets。没什么enrichment。可能就是没什么变化，或者sample
的variation太大。
【在 x*****d 的大作中提到】
:
: hallmark gene sets are very small (50 gene sets) so it is very stringent.
: Try C2 CP: Canonical pathways or C5 GO Biological Process.
d*s
20 楼
谢谢，试了几个individual gene sets。没什么enrichment。可能就是没什么变化。
【在 w*********o 的大作中提到】
: 应该是多重检验校正的问题吧，你把多余的gene sets去掉，着重分析你感兴趣的几个
: gene sets，应该FDR会小很多。
z*o
21 楼
GSEA 就是做出来的FDR会很大，经常没有enriched的pathway. 换换其他方法，不用不
停的试GSEA了。
停的试GSEA了。
d*s
22 楼
有什么推荐的吗？
【在 z********o 的大作中提到】
: GSEA 就是做出来的FDR会很大，经常没有enriched的pathway. 换换其他方法，不用不
: 停的试GSEA了。
n*7
23 楼
随便想到的两点点建议：
1. 用DESeq2做DE 分析，我个人比较信任这个工具
2. 用基于表达值变化的分析工具做enrichment分析。理论上说，这个比先找DE基因，
再做enrichment要先进。几年前用过pathwayExpress，现在的主流工具不知道是啥。
【在 d***s 的大作中提到】
:
: 有什么推荐的吗？
1. 用DESeq2做DE 分析，我个人比较信任这个工具
2. 用基于表达值变化的分析工具做enrichment分析。理论上说，这个比先找DE基因，
再做enrichment要先进。几年前用过pathwayExpress，现在的主流工具不知道是啥。
【在 d***s 的大作中提到】
:
: 有什么推荐的吗？
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