基因富集网络分析——GSEA Network
利用GSEA分析识别出某条件下相关的生物学过程和信号传导通路，将其中显著性的基因集(FDR < 0.001, P < 0.05)，基于基因集中基因所占比例以及基因集间的共享基因，通过Cytoscape 和Enrichment Map用于GESA结果可视化，即GSEA网络图。节点代表富集到的基因集，节点大小代表富集在基因集中的基因占所有基因比重。连接线代表量基因集间存在共享基因，连接线粗细代表共享基因所占比重。
Demo:
文章案例：
参考文献：Ye Hu et al. A long non-coding RNA signature to improve prognosis prediction of colorectal cancer. Oncotarget. 2014.
利用GSEA分析识别出某条件下相关的生物学过程和信号传导通路，将其中显著性的基因集(FDR < 0.001, P < 0.05)，基于基因集中基因所占比例以及基因集间的共享基因，通过Cytoscape 和Enrichment Map用于GESA结果可视化，即GSEA网络图。节点代表富集到的基因集，节点大小代表富集在基因集中的基因占所有基因比重。连接线代表量基因集间存在共享基因，连接线粗细代表共享基因所占比重。
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文章案例：
参考文献：Ye Hu et al. A long non-coding RNA signature to improve prognosis prediction of colorectal cancer. Oncotarget. 2014.
