备注：如果想用其它加权，就自己计算rank值，使用preranked mode 。
- Metric for ranking genes： 基因排序的度量
- 下面提到的均值也可以是中位数 。
- 如果表型是分组信息，GSEA在计算分组间的差异值时支持5种统计方式，分别是signal2noise、t-Test、ratio_of_class、 diff_of_class(log2转换后的值计算倍数)和log2_ratio_of_class 。
- 下面公式很清楚 。
- 如果表型是连续数值信息（定量表型）: GSEA通过表型文件（cls）和表达数据集文件（gct），使用pearson相关性、Cosine、Manhattan 或Euclidean指标之一计算两个配置文件之间的相关性 。
- （注意：若是分组表型文件想转换为定量表型，cls文件中分类标签应该指定为数字）
- Gene list sorting mode： 对表达数据集中的基因进行排序，按照排序度量的真实值（默认）或者绝对值排序；
- Gene list ordering mode： 使用此参数确定表达数据集中基因是按照降序（默认）或者升序排列；
- Max size & Min size： 从功能基因集中筛选出不属于表达数据集中的基因后，剩下基因总数在此范围内则保留下来做后续的分析，否则将此基因集排除；一般太多或太少都没有分析意义 。
- Save results in this folder： 在此可以选择分析文件在本地电脑的存储地址 。
- 下面提到的均值也可以是中位数 。
- 如果表型是分组信息，GSEA在计算分组间的差异值时支持5种统计方式，分别是signal2noise、t-Test、ratio_of_class、 diff_of_class(log2转换后的值计算倍数)和log2_ratio_of_class 。
- 下面公式很清楚 。
- 如果表型是连续数值信息（定量表型）: GSEA通过表型文件（cls）和表达数据集文件（gct），使用pearson相关性、Cosine、Manhattan 或Euclidean指标之一计算两个配置文件之间的相关性 。
- （注意：若是分组表型文件想转换为定量表型，cls文件中分类标签应该指定为数字）
- 下面提到的均值也可以是中位数 。
- 如果表型是分组信息，GSEA在计算分组间的差异值时支持5种统计方式，分别是signal2noise、t-Test、ratio_of_class、 diff_of_class(log2转换后的值计算倍数)和log2_ratio_of_class 。
- 下面公式很清楚 。
- 如果表型是连续数值信息（定量表型）: GSEA通过表型文件（cls）和表达数据集文件（gct），使用pearson相关性、Cosine、Manhattan 或Euclidean指标之一计算两个配置文件之间的相关性 。
- （注意：若是分组表型文件想转换为定量表型，cls文件中分类标签应该指定为数字）
文章插图
- Collapsing mode for probe sets => 1 gene：多个探针对应一个基因时的处理方式 。
- Normalized mode: 富集得分的标准化方式 。
- Randomization mode：只用于phenotype permutation 。
- Median for class metrics: 计算metrics ranking时用中值而不是平均值 。
- Number of markers：红蝶图中展示的Gene Marker数目 。
- Plot graphs for the top sets of each phenotype：绘制多少GSEA plot，默认top 20，其它不绘制 。一般会把这个值调高 。
- Seed for permutation：随机数种子，如果想让每次结果一致，这里需要设置同样的一个整数 。
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