本地安装GSVA(2个方法)

方法一:

library(GSVA)
Error in library(GSVA) : there is no package called ‘GSVA’
> library(gsva)
Error in library(gsva) : there is no package called ‘gsva’
> help(package = "GSVA")
Error in find.package(pkgName, lib.loc, verbose = verbose) :
  there is no package called ‘GSVA’
> q()

下一步:
在conda环境中 下载 :
conda install "/public/workspace/fanhaihua/bioconductor-gsva-1.50.0-r43ha9d7317_1.tar.bz2"  (本地安装)

你会看到界面:

Downloading and Extracting Packages:

## Package Plan ##

  environment location: /public/workspace/fanhaihua/miniconda3/envs/R4.4.1

  added / updated specs:
    - bioconductor-gsva[url=file:///public/workspace/fanhaihua/bioconductor-gsva-1.50.0-r43ha9d7317_1.tar.bz2]

The following NEW packages will be INSTALLED:

  bioconductor-gsva  <unknown>/linux-64::bioconductor-gsva-1.50.0-r43ha9d7317_1

Downloading and Extracting Packages:

Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done

重新打开R

> library(GSVA)
>

安装成功!

附件:https://anaconda.org/bioconda/bioconductor-gsva

相关包在上面这个链接里面下载

方法二:

先本地下载这个Bioconductor Spatialexperiment | Anaconda.org  R Magick | Anaconda.org和   R Magick | Anaconda.org

conda安装代码 (2个,下载的文件来源于上面的链接)

conda install "本地/bioconductor-spatialexperiment-1.12.0-r43hdfd78af_0.tar.bz2"

conda install conda-forge::r-magick

然后打开R

library(SpatialExperiment)

接下来重头戏!!

> library(GSVA)
Error in library(GSVA) : there is no package called ‘GSVA’
> install.packages(本地/GSVA_2.0.1.tar.gz", repos = NULL, type = "source")Bioconductor - GSVA

你就会看到    * DONE (GSVA)

最后再 library(GSVA)

> library(GSVA)
>

### GSVA 生物信息学基因集变异分析 #### 什么是 GSVAGSVA 是一种用于无监督样本比较的算法,它能够在单一样本水平上评估基因集合的变化情况。这种方法允许研究人员在不依赖外部对照的情况下,量化特定基因集合的功能活性变化[^2]。 #### 技术原理 GSVA 的核心思想基于累积分布函数(ECDF, Empirical Cumulative Distribution Function)。其基本逻辑是在给定的一系列基因列表中,逐步累加属于目标基因集合 \( S \) 中的基因权重,并减去不属于该集合的基因权重。这种机制类似于 GSEA 和 ssGSEA 所使用的 K-S 测试方法,但在具体的统计量计算上有细微差别[^3]。 以下是 GSVA 计算的核心公式表示: \[ D = \sum_{g_i \in S} w(g_i) - \sum_{g_j \notin S} w'(g_j) \] 其中: - \( g_i \): 属于基因集合 \( S \) 的基因; - \( g_j \): 不属于基因集合 \( S \) 的基因; - \( w(g_i) \): 基因 \( g_i \) 对应的权重; - \( w'(g_j) \): 非集合成员基因对应的负向权重; 此公式的目的是衡量某个基因集合相对于整体背景基因列表的表现差异程度。 #### 实现与应用 为了实现 GSVA 分析,通常可以利用 R 或 Python 编程环境下的专用来完成。下面是一个简单的 R 脚本示例,展示如何加载 GSVA 并执行基础功能分析: ```r library(GSVA) # 加载表达矩阵和基因集文件 expr_matrix <- read.csv("gene_expression_data.csv", row.names=1) gmt_file <- system.file("extdata", "example.gmt", package="GSVA") # 运行 GSVA 分析 result <- gsva(expr_matrix, gmt_file, method="gsva", kcdf="Gaussian", abs.ranking=FALSE) # 查看结果 head(result) ``` 这段脚本展示了如何读取基因表达数据以及 GMT 文件格式定义的基因集合,并调用 `gsva` 函数进行实际运算。 #### 结果解释 GSVA 输出的结果通常是每种样品对于不同基因集合的一个评分矩阵。这些分数反映了相应基因集合在这类样品中的活跃状态或者富集趋势。通过进一步可视化处理(如热图绘制或聚类分析),可以帮助揭示潜在的生物学模式及其临床意义。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值