「付费」【代码-4】复现nature级别的GSVA+limma差异通路条形图
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小果今天为大家分享的内容也是干货满满，分享的主要内容是什么呢？
利用GSVA+limma进行差异通络分析，然后绘制差异通路条形图，小果觉得是一个非常不错的分析内容，可以丰富文章内容，有感兴趣的小伙伴可以跟着小果一起开始今天的分享学习。
何为GSVA分析？
在分析之前小果为大家简单介绍一下GSVA分析，GSVA被称为基因集变异分析，是一种非参数的无监督分析分析，可以计算每个样本中特定基因集的富集分数；在了解了GSVA分析的基本原理之后，小伙伴们是不是会产生疑问该如何进行分析？该分析其实很简单，只需要准备基因表达矩阵和基因集list这两个文件。
如何下载基因集list文件?
在GSEA官网MSigDb下载gmt格式基因通路文件，网址：https://www.gsea-msigdb.org/gsea/msigdb/，需要注意的是下载数据时要进行邮箱注册才能够下载奥。
准备需要的R包
#安装需要的R包BiocManager::install('limma')BiocManager::install("GSEABase")BiocManager::install("GSVA", version = "3.14")install.packages("ggprism")install.packages("ggplot2")install.packages("dplyr")install.packages("stringr")instll.packages("readxl")#加载需要的R包library(readxl)library(dplyr)library(GSEABase)library(GSVA)library(limma)library(stringr)library(ggprism)library(ggplot2)
结果文件
1. gsva_bar.pdf
该结果图片为绘制的GSVA得分差异通路条形图
如果需要完整的代码可以点击付费获取哦!今天小果的分享就到这里，如果小伙伴有其他数据分析需求，可以尝试本公司新开发的生信分析小工具云平台，季代码完成分析，非常方便奥!
云平台网址为: http://www.biocloudservice.com/home.html，包括根据gsva结果绘制绘制两基因相关性 图(http://www.biocloudservice.com/405/405.php),根 据 gsva 筛 选高相关性基因(http://www.biocloudservice.com/404/404.php)等小工具，欢迎小伙伴们来尝试哟!
（扫码领取整理好的输入文件，代码文件及示例结果）