基因集富集分析利器GSEApy：生物信息学的智能探索工具
【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是Python/Rust实现的基因集富集分析工具，为生物信息学研究提供了一站式解决方案。它能够处理RNA-seq、ChIP-seq和微阵列等多种数据类型，帮助研究人员从海量基因表达数据中挖掘有意义的生物学模式。
🔥 项目亮点：七大分析模块全覆盖
GSEApy集成了七大核心分析模块，每个模块都针对特定的分析场景进行了优化：
- gsea模块：执行标准GSEA分析，识别在两个生物状态间显著富集的基因集
- prerank模块：基于预排序基因列表进行快速富集分析
- ssgsea模块：实现单样本GSEA分析，特别适合单细胞RNA-seq数据
- gsva模块：采用GSVA方法进行基因集变异分析
- replot模块：重现GSEA桌面版结果的可视化效果
- enrichr模块：通过Enrichr API进行高效的基因集富集分析
- biomart模块：利用BioMart API实现基因ID转换
🚀 核心功能：从数据到洞见的完整流程
GSEApy支持从原始数据到出版级图表的完整分析流程。用户只需准备表达数据文件、基因集文件和样本分类信息，即可获得专业的富集分析结果。
🎯 应用场景：覆盖主流生物信息学分析
三步完成RNA-seq数据富集分析
使用GSEApy进行RNA-seq数据分析变得异常简单：准备表达矩阵、定义基因集、运行分析命令。无论是批量处理还是交互式探索，都能获得一致的高质量结果。
单细胞数据分析的得力助手
针对单细胞RNA-seq数据的特点，GSEApy的ssGSEA模块能够计算每个细胞的基因集活性得分，为细胞亚群鉴定和功能注释提供有力支持。
💪 技术优势：Python易用性与Rust高性能的完美结合
GSEApy采用Python/Rust混合架构，既保持了Python的易用性和丰富的生态系统，又通过Rust获得了计算性能的大幅提升。
📈 快速上手：立即开始您的分析之旅
安装指南
通过conda或pip即可快速安装GSEApy：
# conda安装（MacOS_x86-64和Linux）
conda install -c bioconda gseapy
# pip安装（Windows和MacOS_ARM64）
pip install gseapy
基础使用示例
在Python交互式环境中，几行代码即可完成富集分析：
import gseapy
# 运行GSEA分析
gseapy.gsea(data='expression.txt',
gene_sets='gene_sets.gmt',
cls='test.cls',
outdir='results')
GSEApy的强大之处在于其设计的用户友好性，无论是生物信息学专家还是生物学研究人员，都能快速上手并从中受益。其生成的图表质量达到出版级别，可直接用于科研论文。
无论您是处理传统的微阵列数据，还是面对新兴的单细胞测序数据，GSEApy都能为您提供专业、高效的基因集富集分析解决方案。
【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
