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2,先用输入框下方的“输入检查”按钮检查输入,通过后再作图
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4,使用inkscape或者AI修改文字、字体,图例,处理截断
5,生信项目合作,提交bug、发文引用换积分,请加管理员微信(页面右下)

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自定义基因集(此框内有数据则默认自定义)
(例如铜死亡,铁死亡,细胞焦亡等),支持任意物种
(每行一个基因集,格式为见示例:名字,来源,基因1,基因2,...,基因N):


方法


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GSVA分析

简介
基因集变异分析(Gene Set Variation Analysis),利用gsea的原理,将原本以基因为对象的表达矩阵转换成以基因集为对象的矩阵。将GSEA往下游又推进了一步,打开了以基因集为对象的分析思路,后续可以进行差异分析,聚类等等一系列类似基因的分析。将gene上升到超gene进行分析,更加符合生物学意义。
数据说明
输入为芯片或者RNA-seq的表达矩阵。若为芯片数据,则必须是log2后的标准化结果(此模块不进行标准化和去批次操作);若是RNA-seq数据,可以为log2的FPKM,log2的CPM,log2的TPM等矩阵。注:GSVA R包支持raw count作为输入,但是本模块不支持。
论文例子
GSVA: gene set variation analysis for microarray and RNA-seq data. BMC Bioinformatics, 14:7, 2013.
输入 示例数据
输出

如何引用?

建议直接写网址。4400+篇google学术,3700+篇知网学术
正式引用:Tang D, Chen M, Huang X, Zhang G, Zeng L, Zhang G, Wu S, Wang Y.SRplot: A free online platform for data visualization and graphing. PLoS One. 2023 Nov 9;18(11):e0294236. doi: 10.1371/journal.pone.0294236. PMID: 37943830.
方法章节:Heatmap was plotted by https://www.bioinformatics.com.cn (last accessed on 10 Oct 2024), an online platform for data analysis and visualization.
致谢章节:We thank Mingjie Chen (Shanghai NewCore Biotechnology Co., Ltd.) for providing data analysis and visualization support.