Gene Set Enrichment Analysis(GSEA)-gene set enrichment analysis(gsea)

基因富集分析 (Gene Set Enrichment Analysis，GSEA)
通过基因在两类样本中的差异表达程度排序，检验预先设定的基因集是否在这个排序表的顶端或者底端富集，检测差异基因的表达在已定义的功能或者通路分组中是否有共同的表达趋势，从另一个角度来解读生物学信息。对不同层次、不同来源的数据进行整合，构建个体在不同生长发育阶段或者不同生理病理状态下的特征性基因模块及分子调控网络，提供重要的启示及指导。

 
案例1：mRNA-GSEA分析
嗜中性粒细胞在炎症过程中在组织损伤中是重要的，并且作为急性期反应的一部分而升高，在sJIA（全身型幼年特发性关节炎）的发病中也是重要的。方法：研究检针对托珠单抗治疗前后4个sJIA患者的配对嗜中性粒细胞样本进行转录组检测。经差异分析及基因富集分析（GSEA）发现，托珠单抗治疗后显著富集于氧化磷酸化。

参考文献：Ebun Omoyinmi et al. Mitochondrial and oxidative stress genes are differentially expressed in neutrophils of sJIA patients treated with tocilizumab: a pilot microarray study. Pediatric Rheumatology. 2016. 

案例2：自定义基因集（M1-signature），用自定义基因集做GSEA分析。

研究采用83个近交系的杂交小鼠作为人类天然免疫变异的对象，通过表达谱检测，并基于IL-12b和Arg1的表达筛选出LPS（脂多糖）应答的基因标记，即M1(LPS+)和M2（LPS-）。基于研究自定义的基因集，通过GESA分析更能确定对人体中几种巨噬细胞相关疾病的易感性或适应性，包括许多肿瘤的生存预测。

基于M1(LPS+)和M2（LPS-）基因集，对人肺巨噬细胞LPS应答表达谱数据进行GSEA分析，发现巨噬细胞LPS应答反应与LPS signature非常吻合，同时在肿瘤中， M1(LPS+)富集提示预后良好，M1(LPS-)富集提示预后不良。

在类风湿性关节炎(Rheumatoid arthritis)和狼疮性肾炎(Lupus nephritis)两种免疫性疾病中，基于与M1(LPS+)和M2（LPS-）基因集，对两种疾病的表达谱数据进行GSEA分析，发现两种疾病都在M1(LPS+)基因集中富集。
 
参考文献：Konrad Buscher et al. Natural variation of macrophage activation as disease-relevant phenotype predictive of inflammation and cancer survival. Nature Communication. 2017.
 
案例3：lncRNA-GSEA分析
研究在TCGA数据库中发现了220个表达改变的lncRNAs，其中FAM41C，CTBP1-AS2，LINC00271，HAR1A，LINC00310和HAS2-AS1与肿瘤复发有关，其中LINC00271是淋巴结转移，晚期肿瘤III / IV期和复发的独立危险因素。通过基因组富集分析（GSEA）分析发现：与LINC00271高表达肿瘤相比，LINC00271低表达肿瘤更多低富集在细胞粘附分子、细胞周期、P53信号传导途径和JAK / STAT信号传导通路上。LINC00271被鉴定为PTC（乳头状甲状腺癌）中可能的抑制基因，并可能成为PTC预后不良的潜在预测因子。
 

LINC00271相关的信号传导通路

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