Gene Set Enrichement Analyse

Eine Gene Set Enrichment Analyse (GSEA) ist eine bioinformatische Methode, die verwendet wird, um herauszufinden, ob bestimmte Gruppen von Genen – sogenannte Gene Sets – in einer gegebenen biologischen Fragestellung signifikant verändert sind.

Statt die Funktion nur einzelner Gene zu analysieren fragt GSEA: „Sind bestimmte biologische Funktionen oder Signalwege bei meiner Bedingung besonders aktiv oder sind sie unterdrückt?“ Folgendes Procerde wird bei diesem Verfahren bevorzugt:  

• Eingabedaten: Eine geordnete Liste von Genen, meist sortiert nach ihren Expressionsunterschieden zwischen zwei Zuständen (z. B. krank vs. gesund).
• Gene Sets: Vordefinierte Gruppen von Genen, die in einem biologischen Prozess, Signalweg oder einer Funktion involviert sind (z. B. alle Gene, die an der Zellteilung beteiligt sind - oder alle Gene die bei einem Lupus erythematodes ivolviert sind).
• Analyse: GSEA überprüft, ob die Gene aus einem bestimmten Gene Set gehäuft systematisch hoch- oder runterreguliert sind.
• Statistische Bewertung: Die Methode berechnet einen Enrichment Score (ES) und eine Signifikanzbewertung (meist durch Permutationstests),  ob das Muster zufällig ist oder nicht.

GSEA hat folgende Vorteile: 

Einzelne Gene können biologisch nicht-relevante Veränderungen anzeigen,  ganze Gen-Sets zeigen jedoch robustere biologische Effekte.

GSEA hilft, biologische Zusammenhänge zu erkennen, nicht nur statistisch signifikante Einzelgene. 

1. Subramanian A et al. (2005) Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles. Proc Natl Acad Sci U S A 102):15545-1550.