参考资料来源：
http://software.broadinstitute.org/gsea/doc/GSEAUserGuideFrame.html
https://cloud.tencent.com/developer/article/1426130
GSEA图的理解：
含义概述：
竖线表示：某个GO过程（比如：脂肪代谢）的基因。
我测了10000个基因在treat组和control组中的表达量。那么，与脂肪代谢相关的基因，在这两个组中是有差异表达的吗？
通过此图，可以知道这个信息。
竖线的基因集中在左端，说明这些基因在treat组中高表达。
得出结论：与脂肪代谢相关的基因，在treat组和control组中，是差异表达的。这些基因在treat组高表达。
若黑线不聚集在某端，而是散落地排列。说明：与脂肪代谢相关的基因，在treat组和control组的表达没有差异。
含义详述：
给定一个排序的基因表L和一个预先定义的基因集S (比如编码某个代谢通路的产物的基因, 基因组上物理位置相近的基因，或同一GO注释下的基因，即MSigDB数据库中的基因)，GSEA的目的是判断S里面的成员s在L里面是随机分布还是主要聚集在L的顶部或底部。这些基因排序的依据是其在不同表型状态下的表达差异，若研究的基因集S的成员显著聚集在L的顶部或底部，则说明此基因集成员对表型的差异有贡献，也是我们关注的基因集。
比如：根据数据库，上图的GO过程有一个先验的gene集（即S），我也有一个自己的50000+个排序基因集（即L）中，此GO过程中有多少个基因落入我的基因L中呢？答：图中间的黑色条带表示GO过程基因落入排序基因集L中的基因。这些基因在ctrl中聚集还是sd中聚集呢？答：在ctrl中聚集。这些黑条带基因是随机分布在50000+的基因集中，还是显著聚集在50000+基因集的顶部或底部？答：聚集在顶部。
1. 图中下面灰色图的含义：http://software.broadinstitute.org/gsea/doc/GSEAUserGuideFrame.html?_Interpreting_GSEA_Results。所有的灰色图都是一样的，即结果文件ranked_gene_list_treat_versus_control_1572940764277.xls中的值。
图中的横坐标表示你输入的gene列表。
1）纵坐标含义：纵坐标表示“Ranked list metric”，GSEA官网对此的解释是ranking metric，即signal-to-noise ratio。
2）计算方法：参考下面的Signal2noise的解释。
3）ranking metric的含义：它表示基因与表型(phenotype)的关系。即：这个基因与treat相关，还是与control相关，相关的度量值是多少。即ranking metric的含义。
positive ranking metric表示与phenotype1相关，negative ranking metric表示与phenotype2相关。
表型是什么？比如，我们对给药组(treat)和正常组(control)做RNA-seq，得到每个基因在给药组和正常组中的表达值。treat和control就是表型。
主要概念 ：
Signal2noise：信噪比。信号强度/噪声强度。值大于1，表示信号强于噪声；值小于1，表示信号弱于噪声。举例：gene A在treat组和和control组的表达量的比值。上图中，对该值取log，值大于0，表示在前表型中表达量高；值小于0，表示在后表型中表达量高。即：result文件中“ranked_gene_list_treat_versus_control_1572940764277.xls”的含义。
ES（enrichment score，富集得分）：它是一个累积值。表示GO过程的基因集S在排序基因集L中的富集程度。（之前，我总是想不过来这一点。因为我想的是：排序基因集L中有多少个基因落入GO过程的基因集中呢？其实，应该反着想：GO过程的基因有多少个落入排序基因集L中呢？是散落在两种phenotype之间，还是富集在一种phenotype中呢？）正值ES表示该GO过程的基因集在前表型（phenotype1）中富集，负值ES表示基因集在后表型（phenotype2）中富集。
计算方法：首先，对基因集L按照Signa2noise排序（除了Signal2noise，GSEA也有其它的计算方法），得到排序基因集L。
然后，对L中的每个基因，根据这两个条件：基因是否出现在GO基因集S中；该基因的Signal2noise值。计算得到L中每个基因的Running ES值。（这两个条件体现了基因集L与phenotype的关联度）
最后，对L中的每个基因，计算累积值。即得到上图的第一个图。
在上图第一个图中，ES的最高或最低值，作为该GO过程的ES值。
NES（Normalized Enrichment Score）：它用来比较各个GO过程之间的ES值。上面的ES值是一个GO过程内部的每个Gene的ES值。而，对于每个GO过程都有一个NES值。
FDR ：q-value。gene sets的错误概率。（理解：该GO过程包含这些基因的错误概率）。对NES值的估计。FDR=25%表示在4次验证中，有3次是成功的。如果样本数少，用gene_set作为permutation，那么，需要更样的FDR，比如<5%.
gene set：某GO过程的基因集。
p-value：对每个gene set都有一个p-value。它表示某个gene-set的ES值的显著性。
置换检验结合GSEA说明（参考”置换检验—结合GSEA解释“的文章）：
随机抽取次数（比如上文的1000），即是GSEA中提到的number of permutation。次数越多，得到的统计量的值越多，抽样分布的值越多，抽样分布的分布图更接近真实值。看真实数据在此抽样分布图上的分布时，就更准确。
P-value：
由以上可得知P-value的含义。拒绝零假设的概率、上图的末梢的面积、”GO过程在排序基因集L中富集“这一结论错误的概率。
通常，我们取P值的阀值为0.05。即：P值小于0.05的GO过程都认为在排序基因集中是富集的。
那么，既然错误率是0.05，也就是说：检测100次，有5次是出错的。如果检测1万次，有500次是出错的。也就是说，当检测次数很多时，出错的情况就会多。结合GSEA：GSEA给出的GO过程（P值小于0.01）中，100个GO过程中有5个是出错的。即：100个GO过程中，有5个GO过程在两种phenotype中是不富集的。10000个GO过程中，有500个是不富集的。当GSEA给出富集的GO过程很多时，假阳性的GO过程就很多。
适用场景：
例子：cell，2016年发表的文章(https://sci-hub.tw/10.1016/j.cell.2016.11.033)，使用了GSEA做富集分析。
参考GSEA的官网说明：
Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) is a computational method that determines whether an a priori defined set of genes shows statistically significant, concordant differences between two biological states (e.g. phenotypes).
我理解的GSEA分析所适用的场景之一：对特定的基因集，在两种phenotype中的富集程度。
举例说明：有两种类型的细胞，treated和control。想知道哪种功能的基因集在这两种类型的细胞上有差异。比如：与髓鞘形成相关的一个功能，这个功能对应一个基因集（即：GSEA数据库中的基因集），想知道与髓鞘形成相关的基因在treat组上表达，还是在control组上表达。要实现这个功能，需要知道这些数据集：treat和control组的与髓鞘形成相关基因的表达值（RNA-seq得到）；与髓鞘形成相关的基因都有哪些（GSEA MSigDB的GO数据库）。
我理解的GSEA分析所适用的场景之二：对于两种phenotype，哪些gene set在这两种phenotype中有差异。
参考资料：
原文发布于微信公众号 - 生信宝典（Bio_data）
原文发表时间：2019-04-26
工具下载：
下载网址：http://software.broadinstitute.org/gsea/downloads.jsp
命令：
执行命令：./gsea.sh ，打开了界面版的GSEA工具。
简要步骤：
Load data，需要load：expression文件、phenotype文件、下载的MSigDB的文件。
设置Required fields的参数，点击最下面的Run。
详细步骤：
使用：
准备输入文件：
1. Expression dataset：是RNA-seq(或chipseq)得到的数据。
通常有这么几列：
例1：
NAME DESCRIPTION AML1 AML2 AML3 ALL1 ALL2 ALL3
TP53 na 681.3 638.0 665.0 240.0 587.0 737.0
例2：
NAME DESCRIPTION G C
TP53 na 681.3 638.0
注意：
1）必须用tab分隔；
2）第一行的名称必须是NAME和DESCRIPTION；
3）文件前两行必须是：
#1.2（固定的内容）
53796（gene个数，即行数） 2（sample个数，不是phenotype数。如例1中phenotype数是2，sample数是6） 参考网址：http://software.broadinstitute.org/cancer/software/gsea/wiki/index.php/Data_formats
2. Phenotype labels文件：共三行。
2 2 1 分别为：sample数，phenotype数，最后的1是固定的
# G C phenotype的名称
G C phenotype的名称
以上两个文件是需要自己准备的，是自己的的数据。
3. Gene sets database选项：
可以用GSEA ftp网站上的，也可以从GSEA 下载MSigDB的文件，load到工具中使用。
4. Collapse/Remap to gene symbols选项：
我选择的是“No_Collapse”。
5.Permutation type选项：
GSEA文档中，给出的说明是 ：样本数大于7，建议用“phenotype”选项；小于7个样本的数据，建议用“gene_set” 的选项。
6. Number of permutations选项：
GSEA官网建议1000。刚开始运行时，建议10；运行成功后，再设置为1000。
术语说明：
GSEA文档中的Phenotype、sample、gene sets等的含义。
Phenotype：
sample：
gene sets：
问题：
1.error：“Read timed out！”
这个错误，gsea官网没有说明。自己查的解决方法，费劲...。
原因：Gene sets database中，我选的是website的dataset，比如：ftp/...。这样，程序运行时，去GSEA的ftp服务器寻找并使用该文件。我怀疑可能网络不好，导致读取超时。
解决：下载gene set到本地。其实，就是把MSigDB的数据文件（.gmt文件）下载到本地。下载地址：http://software.broadinstitute.org/gsea/downloads.jsp。
注意：load本地的gene set文件时，只能通过“Load Data”功能执行。我在gene set database打开的界面找了好久都没找到load文件的图标，最后，灵机一动，才想到如何load。浪费时间%>_<%
2. error：After pruning, none of the gene sets passed size thresholds.
这个错误，gsea官网有说明。
原因：下载的c5.all.v7.0.symbols.gmt文件中的gene symbol全是大写，而我提供的expression文件中的基因名是小写。
解决：将expression文件的基因名改为大写即可。
具体解决方法：awk '{print toupper($3)}’，使用shell脚本的toupper函数即可。
3.运行时间：
我输入两个sample，两种phenotype，共53000+个gene的数据，permutation选择默认值1000，选择一个bp.gmtwenjian，运行时间长，大约十几分钟。
