【数据分析】基于GSVA富集分析结果的相关性分析

最新推荐文章于 2025-04-02 16:13:10 发布
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介绍

基因集变异分析（Gene Set Variation Analysis，简称GSVA）是一种用于评估样本中基因集活性的计算方法。GSVA的核心原理是将基因表达矩阵中的数据转换为基因集得分，以此来反映特定基因集在单个样本中的活性。这种方法不依赖于差异表达分析，而是通过无监督的方式量化基因集在样本中的富集程度。GSVA使用非参数的方法，如核密度估计，来计算每个基因集的得分，从而避免了对基因集内基因表达分布的假设。这种方法特别适用于探索性分析，可以帮助研究人员识别在不同条件下活跃的生物学通路。

在进行GSVA分析后，我们通常会对不同样本分组间相同通路的活性得分进行比较，以探究它们之间的相关性。这时，我们可以使用斯皮尔曼等级相关系数（Spearman’s rank correlation coefficient）来进行分析。斯皮尔曼相关系数是一种非参数的统计方法，用于评估两个变量之间的相关性。它通过计算变量值的等级（即排序位置）之间的皮尔逊相关系数来评估

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从上述示例可以看到总共17588行，但National_Position（国家队位置） 是1075行，Club_Position （俱乐部位置）17587行。我们知道有的足球运动员是没有进入国家队的，所以National_Position缺值是正常情况。从查看数据结果可以看到运动员身高Height、体重Weight的数据后都添加了相应的单位。要分析运动员身高和体重的分布，首先需要将身高Height和Weight数据的单位去掉。观察出生年和足球运动员数量关系。观察出生年和足球运动员数量关系。
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shine_Lee_的博客
03-25 1350
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