1.安装
library("devtools")
install_github("GSEA-MSigDB/GSEA_R")
2.查看说明文档
??GSEA::GSEA
3.举例
两个主要的输入文件格式：input.ds and input.cls
RNAseq数据 input.ds
GSEA(input.ds = system.file('extdata', 'Leukemia_hgu95av2.gct', package = 'GSEA', mustWork = TRUE),
input.cls = system.file('extdata', 'Leukemia.cls', package = 'GSEA', mustWork = TRUE), #输入文件
input.chip = system.file('extdata', 'Human_AFFY_HG_U95_MSigDB_7_0_final.chip',package = 'GSEA',mustWork = TRUE), #RNAseq无需此参数
gs.db = system.file('extdata', 'h.all.v7.0.symbols.gmt', package = 'GSEA', mustWork = TRUE),
output.directory = getwd(), #输出文件夹
doc.string='gsea_result', # 输出前缀
collapse.dataset = TRUE, # 与input.chip联用
collapse.mode = 'max'， # 与input.chip联用
reshuffling.type = "sample.labels", # 生物学重复<7， gene.labels？
nom.p.val.threshold=-1,
fdr.q.val.threshold=0.05,
use.fast.enrichment.routine=T, #use EnrichmentScore2 to compute random perm. enrich.
#gs.size.threshold.min=15,
#gs.size.threshold.max=500)
4.部分结果
补充：
1.如何读取gmt文件进行操作？
2. 如果要有选择性的进行GSEA分析，如何制作特定的gmt文件？
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 。
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。
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。
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。
R语言数据类型 ：向量（vector）；列表（list）；矩阵（matrix）；数组（array）；因子（factor)；数据框（data.frame)
详细介绍可参考 R 数据类型 | 菜鸟教程 (runoob.com)
R语言数据的导入
read.table()，从带分隔符"\t"的文本文件中读入，返回的是数据框。
col.names 指定列名的向量，c() 是一个创造向量的函数。
在shell下写R语言脚本 vim DESeq2.R ；运行脚本 Rscript DESeq2.R。
或者进入R，分别执行每行的命令
导出SY14_VSBY4742.csv所有基因的表格，可用于GSEA差异分析
导出SY14_up.csv，可用于GO、KEGG通路分析。
DESeq2提供两种数据标准化方法：VST (variance stabilizing transformations)和rlog (regularized logarithm)。
两种方法都使用了log2缩放，并且已经进行了library size 或其他normalization factors的校正，可能使用VST标准化后数据的标准差比较稳定。
从PC1主成分上看，样本聚类挺好的。
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