最近看文献的时候GSEA分析的出现频率太高了，我想我是不是也该学习一下。帖子看了不少，官方的user guide也看了，但是一直有个挥之不去的困惑，万恶的.gct和.cls文件到底怎么获得？官方文件里说的The # of rows到底包不包括前面两行？经过不断的试错，我终于找到了目前看过最好的GSEA教程，在细节之处非常贴心，小心心送给你～传送门：
ChevyXu的高通量测序数据处理学习记录（三）：Pathway Analysis及GSEA
出门右转之前我再补充几个小的注意事项，真的是只有小白才会犯的错误。
- .gct和.cls文件除了用R语言生成，也可以用EXCEL编写，单元格之间就相当于tab分隔，写好的文件另存成.txt格式，然后直接改后缀名即可。
- The # of rows只针对表达矩阵，不包括#1.2和自己所在的行。这点ChevyXu写的非常清楚。实际我在尝试的时候发现写错了或者列漏写了也可以run成功，但是结果是否正确不敢保证。
- 在参数设置这里，ChevyXu在collapse dataset to gene symbols这里写“6. just choose false”。我觉得可以补充一句。如果使用的表达矩阵里面的探针已经注释过了，或者用的测序的数据，在表格里有基因名一列，那就选false，GSEA直接使用dataset里的信息进行分析。如果是芯片文件，dataset里面还是探针的编号，那就选true，相应的要在Chip platform这一栏里面选择chip信息（.chip文件）。
引用参数设置
非常感谢各路教程作者的分享！希望能帮到其他的小白。
