生物医学科研实习生寻求母体转录组 Reactome/KEGG GSEA 与 DEG 分析帮助
Biomedical Research Intern- Need human answers to my problem in analysing Reactome GSEA Pathway, KEGG GSEA Pathway and DEG.
一名无生信基础的科研实习生纵向分析母体转录组，因 Reactome、KEGG GSEA 核心富集基因过多而寻求 DEG 筛选建议。评论者建议从 leading edge 基因入手并识别跨通路重复，先汇总上下调前10条通路的 NES；具体基因取舍须结合生物学背景，缺少原始 count 表会增加核验难度。
医科背景的科研实习生无生信/统计基础，在导师指导下分析母体转录组（纵向）、做Reactome/KEGG GSEA与DEG，困惑于“核心富集基因海量、如何提取”。评论区给出务实建议：u/figgy_puddin指出GSEA的leading edge基因是入手点、同一批基因跨通路重复出现提示冗余、不必穷尽所有数据库（可优先GO）；u/cavendish90建议简化为前10通路上/下调的NES条形图、或借助Claude等AI逐步拆解；u/Groghnash推荐Enrichr作初探、并提醒缺原始count表难辨真伪。事实：GSEA/ORA、leading edge、gProfiler/Enrichr等为真实标准流程，属实；但“该实习生应提取哪些基因”无通用答案、需结合生物学背景，AI辅助分析正成趋势。
核验 ✔ GSEA(基因集富集分析)/ORA(过表征分析)、leading edge基因、gProfiler/Enrichr/GO/KEGG/Reactome等为转录组标准方法，属实；AI辅助生信分析(如Claude)正成趋势。🔗 GO术语层级、Claude生信辅助的具体实践与可靠性需回查。⚠ 具体基因取舍无通用答案、需结合生物学背景；缺原始count表难以判别真伪属方法学提醒。
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