简介

模块算法整体介绍

模块	子模块	功能介绍	输入文件的格式
geneSetEnrichment	gsea	基于经典的基因集富集分析（Gene Set Enrichment Analysis, GSEA）方法，利用表达谱数据和表型标签（如实验组 vs 对照组）计算基因集在排序基因列表中的富集程度，识别与表型显著相关的通路或功能模块。	Stereo-seq h5ad
geneSetEnrichment	gsva	执行基因集变异分析（Gene Set Variation Analysis, GSVA），属于非参数的无监督分析方法。通过将基因表达矩阵转换为基因集活性矩阵，评估基因集在单个样本中的富集分数，适用于发现样本间基因集的活性差异（如肿瘤亚型分析）。	Stereo-seq h5ad
geneSetEnrichment	prerank	针对预排序的基因列表（如根据差异表达分析的logFC或p值排序）进行富集分析，无需原始表达数据。常用于灵活性更高的场景（如整合不同排序指标），直接评估基因集在排序列表中的富集程度。	带有gene信息和log2FC值的csv格式文件
geneSetEnrichment	enrichr	对输入的基因列表进行富集分析，支持多种功能数据库（如GO、KEGG、WikiPathways）。快速获取基因列表在已知通路或功能中的富集结果，适合小规模基因集的快速注释。	带有gene信息和log2FC值的csv格式文件

参考文献

• Fang, Z., Liu, X., & Peltz, G. (2023). GSEApy: a comprehensive package for performing gene set enrichment analysis in Python. Bioinformatics, 39(1), btac757.