addmodulescore专题
AUCell和AddModuleScore函数进行基因集评分
AUCell 和AddModuleScore 分析是两种主流的用于单细胞RNA测序数据的基因集活性分析的方法。这些基因集可以来自文献、数据库或者根据具体研究问题进行自行定义。 AUCell分析原理： 1、AUCell分析可以将细胞中的所有基因按表达量进行排序，生成一个基因排名列表，表达量越高的基因排名越靠前。 2、接下来对每个基因集中的基因找到它们在每个细胞的基因排名列表中的位置，这些位置则
基因集合打分不考虑基因高低表达 基因集合评分不考虑高低表达 绝对值 基因集合里面的正负表达影响addmodulescore的结果 构建的基因集进行评分时 基因的高低正负表达基因集合评分不考虑高低表达
GSEA分析一文就够（单机版+R语言版） 8种方法可视化你的单细胞基因集打分 - 腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com) GSEA的统计学原理试讲 一、开发背景 该算法最初开发是受microarray RNA数据驱动，旨在解释基因组数据，获得相较于单个基因更加深入的生物学见解。 基于差异基因分析存在的缺陷： 多重假设检验校正后，只有少量基因甚至没有基因的差异达到统计学