GSEApy：Python中的基因集富集分析工具
【免费下载链接】GSEApy Gene Set Enrichment Analysis in Python 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gs/GSEApy
GSEApy（Gene Set Enrichment Analysis in Python）是一个功能强大的Python/Rust实现，专门用于执行基因集富集分析（GSEA）和Enrichr封装。该项目支持RNA-seq、ChIP-seq和微阵列数据，能够方便地进行GO富集分析，并生成高质量的出版级图表。无论您是湿实验室还是干实验室的用户，GSEApy都能为您提供便捷的分析体验。
项目技术架构
GSEApy提供了七个核心子命令，每个模块都有特定的输入输出格式，确保分析的准确性和灵活性：
- gsea：标准GSEA分析，需要表达矩阵文件、分组文件和基因集文件
- prerank：基于预排序基因列表的GSEA分析
- ssgsea：单样本GSEA分析，适用于单细胞RNA-seq数据
- gsva：基因集变异分析，与ssGSEA类似但采用不同算法
- replot：重现GSEA桌面版结果图表
- enrichr：通过Enrichr API进行基因集富集分析
- biomart：使用BioMart API进行基因ID转换
应用场景分析
GSEApy在生物信息学研究中具有广泛的应用价值：
转录组数据分析
通过RNA-seq数据的GSEA分析，研究人员可以揭示不同生物学条件下基因表达模式的变化，识别与特定表型相关的关键通路。
表观遗传学研究
在ChIP-seq数据分析中，GSEApy帮助识别与特定蛋白质结合的基因集合，为理解基因调控机制提供重要线索。
单细胞研究
随着单细胞测序技术的发展，GSEApy的ssGSEA和GSVA方法能够探索单细胞层面的基因集活性，揭示细胞亚群的功能特征。
疾病机制探索
在疾病研究中，GSEApy可以帮助发现与疾病发生发展相关的关键信号通路和生物学过程。
技术特色与优势
高性能计算能力
GSEApy结合了Rust语言的高性能特性，在底层算法实现上进行了优化，显著提升了大规模数据分析的速度。
跨平台兼容性
支持Windows、MacOS和Linux操作系统，用户可以在任意平台上无缝使用该工具。
易用性设计
- 支持在Python交互式控制台中直接运行
- 提供命令行界面，便于集成到数据分析工作流中
- 批处理功能支持，适合大规模数据分析任务
可视化输出
能够自动生成出版级别的图表，包括富集分析图、热图、点图等多种可视化形式，便于直接用于科研论文发表。
安装与部署
安装方式选择
通过Conda安装（推荐用于MacOS_x86-64和Linux）
conda install -c bioconda gseapy
通过Pip安装（适用于Windows和MacOS_ARM64）
pip install gseapy
依赖环境要求
- Python 3.7+
- Rust编译器（gseapy > 0.11.0版本需要）
- NumPy >= 1.13.0
- SciPy
- Pandas
- Matplotlib
- Requests
使用指南
命令行使用示例
# 运行GSEA分析
gseapy gsea -d expression.txt -c test.cls -g gene_sets.gmt -o test
# 运行预排序分析
gseapy prerank -r gsea_data.rnk -g gene_sets.gmt -o test
# 运行单样本GSEA分析
gseapy ssgsea -d expression.txt -g gene_sets.gmt -o test
# 运行GSVA分析
gseapy gsva -d expression.txt -g gene_sets.gmt -o test
Python代码示例
import gseapy
# 基本GSEA分析
gseapy.gsea(data='expression.txt', gene_sets='gene_sets.gmt', cls='test.cls', outdir='test')
# 单样本GSEA分析
gseapy.ssgsea(data="expression.txt", gene_sets="gene_sets.gmt", outdir='test')
# Enrichr分析
gene_list = ['SCARA3', 'LOC100044683', 'CMBL', 'CLIC6', 'IL13RA1', 'TACSTD2']
gseapy.enrichr(gene_list=gene_list, gene_sets='KEGG_2016', outdir='test')
数据格式说明
输入文件格式
- 表达矩阵：txt文件或GCT格式，支持FPKM、TPM等标准化表达值
- 分组信息：CLS文件格式，定义样本的类别标签
- 基因集：GMT格式文件，包含基因集名称和对应的基因列表
输出结果
GSEApy分析结果包含以下关键信息：
- 富集分数（ES）
- 标准化富集分数（NES）
- 名义P值
- FDR校正值
- 前导边缘基因
项目发展前景
GSEApy作为生物信息学领域的重要工具，随着单细胞技术和多组学研究的快速发展，其应用范围将进一步扩大。项目团队持续优化算法性能，扩展支持的基因集数据库，为用户提供更加完善的分析体验。
总结
GSEApy是一个功能全面、性能优越的基因集富集分析工具。它结合了Python的易用性和Rust的高性能，为用户提供了从数据分析到结果可视化的完整解决方案。无论您是生物信息学专家还是生物学研究人员，都能通过GSEApy高效地完成基因集富集分析任务。
该工具不仅简化了复杂的生物数据分析流程，还通过高质量的图表输出，帮助研究人员更好地理解和展示研究成果。随着生物医学研究的不断深入，GSEApy将在更多研究领域发挥重要作用。
【免费下载链接】GSEApy Gene Set Enrichment Analysis in Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gs/GSEApy
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
