GSEApy 使用教程

项目介绍

GSEApy 是一个用于基因集富集分析（Gene Set Enrichment Analysis, GSEA）的 Python 库。它提供了与 GSEA 桌面版本相同的文件格式，并且可以在 Python 交互式控制台中运行，无需切换到 R 环境。GSEApy 不仅对湿实验室和干实验室用户友好，还能生成可发表的图表，并且易于在 bash 脚本或数据分析工作流（如 snakemake）中使用。

项目快速启动

安装 GSEApy

你可以通过 conda 或 pip 安装 GSEApy：

# 使用 conda 安装（仅限 MacOS_x86-64 和 Linux）
conda install -c bioconda gseapy

# 使用 pip 安装
pip install gseapy

基本使用示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用 GSEApy 进行基因集富集分析：

import gseapy as gp

# 定义基因列表和基因集文件
gene_list = ['Gene1', 'Gene2', 'Gene3']
gene_sets = 'path/to/gene_sets.gmt'

# 运行 GSEA
enrichment = gp.gsea(data=gene_list, gene_sets=gene_sets, outdir='output')

# 查看结果
print(enrichment.res2d)

应用案例和最佳实践

应用案例

GSEApy 可以应用于多种生物信息学分析场景，例如：

1. 差异表达基因的富集分析：通过 GSEA 分析差异表达基因，找出潜在的生物学通路。
2. 单样本 GSEA（ssGSEA）：评估单个样本中基因集的富集程度。

最佳实践

• 数据准备：确保输入数据格式正确，特别是基因列表和基因集文件。
• 参数调整：根据具体需求调整 GSEA 的参数，如置换次数、富集阈值等。
• 结果解读：仔细解读 GSEA 结果，特别是富集图和统计指标。

典型生态项目

GSEApy 作为一个强大的基因集富集分析工具，与其他生物信息学工具和库形成了良好的生态系统，例如：

• Pandas：用于数据处理和分析。
• Matplotlib：用于结果的可视化。
• BioMart：用于基因 ID 转换。

这些工具和库与 GSEApy 结合使用，可以大大提高生物信息学分析的效率和质量。