救救孩子吧---最详细的(非人)小鼠单细胞数据做GSVA分析（二）

发布网友发布时间：2022-12-26 03:40

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热心网友时间：2023-10-14 15:17

书接上文，gsva后续的处理很简单，如果熟悉差异基因分析包limma的话，更是简单。之前我们得到的gsva分数的矩阵就类似于基因表达矩阵，按照这个思路继续往下即可：
从通路的表达矩阵开始，我们进行差异分析，首先将之前保存的文件读入：

分析得到的数据结构是行为GO terms，列为样品（单细胞中为单个细胞）。

差异分析结果有logFC，P-value，t值等等，根据阈值筛选差异的通路即可，最后挑选与自己研究相关的或者感兴趣的通路进行可视化。可视化的类型有热图展示，个人认为不好看，因为细胞数太多，也有用平均值做的，效果一般！
这里看到了一篇文章中的可视化，感觉不错，大多数文章也是这种类型的柱状图！

文章引用：[1] Lambrechts, D. , et al. "Phenotype molding of stromal cells in the lung tumor microenvironment." Nature Medicine 24.8(2018).

用ggplot画图（ggplot-YYDS）

有闲工夫了可以自己修饰修饰即可！
GSVA分析到此结束！
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