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1、GSEA分析可以将那些GO/KEGG富集分信息中容易遗漏掉的差异表达不显著却有着重要生物学意义的基因包含在内。另外，对于时间序列数据或样品有定量属性时，GSEA的优势会更明显，不需要每个分组分别进行富集，直接对整体进行处理。
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2、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。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。
3、GSEA（Gene Set Enrichment Analysis）基因集合富集分析是一种计算方法，能够判定一个预先定义的基因集合（比如一个GO term或者一条通路）在两种生物学状态间是否呈现统计学上的显著的一致的差别。
4、实际操作一般是取KEGG， REACTOME， GO等信号通路去检验。在示意图中基因集S大部分集中在基因列表头部，所以现在这个基因集富集在A组。 基因排序列表有多种方法，像GSEA默认是S2N(Signal-to-Noise Ratio)。
5、富集分析工具有GO、KEGG、Reactome、GSEA和GSVA等，其中GSEA和GSVA是单细胞文章中常见的富集分析工具。 单细胞富集分析常用方法 GSEA GSEA富集分析使用的不是差异基因而是全部基因，更容易发现细微变化对生物通路的影响。
--- 富集分析结果：一共四列，第一列为富集分析term名称，第一列为这个term包含的基因个数，第三列为P值或FDR，第四列为term中包含的基因列表，基因与基因之间一“/”隔开，如下图所示。
富集分析结果的可视化无非就是柱状图和气泡图，但是公司默认出图实在是太丑，所以还是自己动手修改修改。常规柱状图（ggplot2）横轴为gene counts，或者用-logP也行，填充相应的用P值或者gene counts。
散点图是 KEGG 富集分析结果的图形化展示方式。在此图中，KEGG 富集程度通过 rich factor， qvalue 和富集到此通路上的基因个数来衡量。
Function），生物过程 （biological process）和细胞组成（cellular component ）三个部分。蛋白质或者基因可以通过ID对应或者序列注释的方法找到与之对应的GO号，而GO号可对于到Term，即功能类别或者细胞定位。
1、最近小Q在做自然选择分析，分析完之后简单粗暴的对候选基因做了富集分析，并做了展示，比起气泡图，我模仿了另一种作图方式，显示效果更佳。所以想在此分享一下如何用R语言画富集分析示意图（非气泡图）。
2、R语言绘图系列：标度控制着数据到图形属性的映射，标度将我们的数据转化为视觉上可以感知的东西，比如大小、位置、颜色、形状等。标度也为我们提供了读图时所使用的工具，比如说坐标轴和图例。总的来说，可以称为引导元素。
3、利用R包rworldmap & rworldxtra来作图。已有的map数据中一个国家对应一个坐标，一个国家边界，利用这些已有数据+用户数据构建新的画图数据（其他新添加的图均是如此）。
4、步骤 新建一个空白的project，然后导入数据，可以粘贴复制，也可以用导入数据。请点击输入图片描述 选中数据--点 Plot Column/Bar/PieColumn，软件就会自动计算生成直方统计图。
5、eg：ggplot(TZP_new，aes(x=Cell_type，y=Percentage，fill=Cell_type))+geom_bar(stat=identity)+coord_flip()+guides(fill= F)其中，corrd_flip()选项即为把图像横向的参数。guides为调节图例隐藏的参数。
6、可以的。如果是直方图使用hist函数，柱状图barplot。
